文件名称：概率密度函数非参数估计matlab代码-MSAL:MSAL
文件大小：584KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 16:06:05
系统开源
概率密度函数非参数估计matlab代码代码-Matlab 2017a / Python 3.7-MSAL（多标准优化主动学习）算法 主动学习选择最关键的实例，并通过与Oracle的交互来获取它们的标签。 选择信息量大或代表性的未标记实例可能会导致采样偏差或聚类依赖性。 在本文中，我们提出了一种考虑实例的信息性，代表性和多样性的多标准优化主动学习（MSAL）算法。 信息性是通过soft-max预测的熵来衡量的，而代表性是通过非参数估计所获得的概率密度函数来衡量的。 两者的复用被用作优化目标，以减少模型不确定性并探索未标记数据的分布。 多样性是通过选定的关键实例之间的差异来衡量的。 这用作阻止选择过于相似的实例的约束。 实验在Matlab R2017a软件上进行。 DOI：10.1109 / ACCESS.2019.2914263 WOS：000470246900001
【文件预览】：
MSAL-master
----Code_MSAL_20190313.zip(85KB)
----framework.png(533KB)
----README.md(1KB)
----Code_python3.7_MSAL.zip(4KB)