黄子国;Ruby C.翁。;林志珍 广义布莱德雷-特里模型和多类概率估计。 （英语） Zbl 1222.68219号 J.马赫。学习。物件。 7, 85-115 (2006). 小结：布莱德雷-特里模型（Bradley-Terry model）通过配对比较获得个人技能，在许多领域都很流行。在机器学习中，该模型通过耦合所有成对分类结果与多类概率估计相关。纠错输出码（ECOC）是将多类问题分解为若干二进制问题的通用框架。为了在这个框架下获得概率估计，本文引入了一个广义的Bradley-Terry模型，其中配对个体比较扩展到配对团队比较。我们提出了一种具有收敛性证明的简单算法来求解模型并获得个人技能。在合成数据和实际数据上的实验表明，该算法对于获得多类概率估计是有用的。此外，我们还讨论了该模型的四个扩展：1）加权个人技能，2）主场优势，3）平局，以及4）与两支以上球队的比较。 引用于6文件 理学硕士： 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：Bradley Terry模型;概率估计;纠错输出代码;支持向量机 软件：伦敦银行支持向量机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.-K.Huang}等人，J.Mach。学习。第7号决议，85-115（2006年；Zbl 1222.68219） 全文： 链接