机器学习中的标记增强理论与应用研究

字数: 114000
装帧: 平装
出版社: 机械工业出版社
作者: 徐宁
出版日期: 2023-02-01
商品条码: 9787111721697
版次: 1
开本: 32开
页数: 196
出版年份: 2023

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编辑推荐

适读人群：研究生、科研人员、从业者等◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果◆2021年度CCF优秀博士学位论文奖◆构建了标记增强基础理论框架◆提出了面向标记分布学习的标记增强专用算法◆在其他学习范式上应用了标记增强

内容简介

本书原创性地提出了标记增强这一概念，从0/1标记标注的训练数据中恢复出标记分布，通过连续的“描述度”来显式表达每个标记与数据对象的关联强度，使得预测模型可以在更为丰富的监督信息下进行训练，不仅为扩展标记分布学习范式的适用性提供有力支撑，而且对于探索类别监督信息的本质具有重要意义。
本书构建了标记增强基础理论框架，包括标记分布的内在生成机制、标记增强所得标记分布的质量评价机制以及标记增强后学习系统的泛化性能提升机制，并且设计了面向标记增强的专用算法，进而将标记增强应用到既有学习范式上，为解决传统学习问题提供了新思路。
本书适合机器学习领域的工程技术人员、高等院校相关专业研究生以及教师阅读。

从书序
推荐序I
推荐序II
导师序
摘要
ABSTRACT
第1章绪论
1.1研究背景1
1.2标记增强简介5
1.3研究内容7
1.4组织结构9
第2章标记增强研究进展
2.1引言11
2.2多标记学习14
2.2.1学习任务14
……