基于聚類的零初始訓(xùn)練集主動(dòng)學(xué)習(xí).pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文討論在沒有初始訓(xùn)練集的情況下，結(jié)合聚類的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法.通過(guò)選擇并提交專家標(biāo)識(shí)最有信息量的實(shí)例，主動(dòng)學(xué)習(xí)算法中可以有效地減輕標(biāo)識(shí)大量未標(biāo)識(shí)實(shí)例的負(fù)擔(dān)，選擇實(shí)例是主動(dòng)學(xué)習(xí)算法中一個(gè)影響性能的關(guān)鍵因素.簡(jiǎn)單的最不確定度或者QBC方法傾向于選擇處于分類邊界的實(shí)例，忽略了數(shù)據(jù)集的分布信息，如果在訓(xùn)練分類器時(shí)能考慮這些實(shí)例的分布信息，將對(duì)提高分類器準(zhǔn)確率有幫助.我們考慮選擇詢問那些能夠使得期望未來(lái)分類誤差最小的實(shí)例.我們注意到期望未來(lái)分類誤差的

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