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一种新的、信息丰富的支持向量机主动学习方法。 (英语) Zbl 1355.68226号

摘要:主动学习方法已在许多领域与支持向量机或其他机器学习技术集成。然而,面临的挑战是:未标记的实例通常很丰富或很容易获得,但一般来说,获取它们的标签既昂贵又耗时。尽管如此,大多数现有方法都无法保证每个查询在学习新分类器时的有用性。本文提出了一种新的主动学习方法,即选择信息量最大的查询进行注释。选择与从未标记实例本身和所有已标记实例中学习的支持向量机超平面最近的未标记实例作为注释查询。这些查询在学习一个新的最优超平面方面的优点已经得到了保证,然后再进行注释并放入训练集。在几个UCI数据集上的实验结果表明了该方法的有效性。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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全文: 内政部

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