基于不確定性的主動學(xué)習(xí)算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普遍使用，使人們可以很容易獲得海量數(shù)據(jù)。然而，在一些實際應(yīng)用中，獲得大量已標(biāo)注的樣例是非常困難、昂貴或耗費時間的，而取得未標(biāo)注的樣例則相對容易。在這種學(xué)習(xí)背景下，主動學(xué)習(xí)的框架被提出，選擇算法從未標(biāo)注樣例中挑選最有價值的樣例交給專家，進(jìn)行標(biāo)注后加入訓(xùn)練集，這樣可以用盡量少的樣例獲得盡可能高的分類性能。
　　 一種常用的主動學(xué)習(xí)的方法是基于不確定性的樣例選擇，策略傾向選擇那些當(dāng)前分類器最無法確定其類別的樣例進(jìn)

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