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MARC状态:已编 文献类型:中文图书 浏览次数:27

题名/责任者:
机器学习中的标记增强理论与应用研究/徐宁著
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2023
ISBN及定价:
978-7-111-72169-7/CNY49.00
载体形态项:
21,172页:图;21cm
并列正题名:
Label enhancement in machine learning: theories and applications
丛编项:
CCF优博丛书
个人责任者:
徐宁
学科主题:
机器学习-研究
中图法分类号:
TP181
提要文摘附注:
本书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。
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态
TP181/168 23041677   理工阅览室(4楼) 图书定位    可借
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