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文件名称：基于Tri-training的半监督多标记学习算法 (2013年)
文件大小：811KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-03 17:36:07
工程技术 论文
传统的多标记学习是监督意义下的学习,它要求获得完整的类别标记。但是当数据规模较大且类别数目较多时,获得完整类别标记的训练样本集是非常困难的。因而,在半监督协同训练思想的框架下,提出了基于Tri-training的半监督多标记学习算法(SMLT)。在学习阶段,SMLT引入一个虚拟类标记,然后针对每一对类别标记,利用协同训练机制Tri-training算法训练得到对应的分类器;在预测阶段,给定一个新的样本,将其代入上述所得的分类器中,根据类别标记得票数的多少将多标记学习问题转化为标记排序问题,并将虚拟类标记的