| ISBN/价格: | 978-7-111-72169-7:CNY49.00 |
|---|---|
| 作品语种: | chi |
| 出版国别: | CN 110000 |
| 题名责任者项: | 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:,2023.03 |
| 载体形态项: | XXI, 172页, [4] 页图版:;+图:;+21cm |
| 丛编项: | CCF优博丛书 |
| 一般附注: | 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 |
| 提要文摘: | 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。 |
| 并列题名: | Label enhancement in machine learning: theories and applications eng |
| 题名主题: | 机器学习 研究 |
| 中图分类: | TP181 |
| 个人名称等同: | 徐宁 著 |
| 记录来源: | CN 人天书店 20230412 |