版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、主動(dòng)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究分支。主動(dòng)學(xué)習(xí)研究的是如何通過(guò)有選擇性的獲取那些最有信息量的樣本的標(biāo)簽,使得我們可以用盡可能少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出高質(zhì)量的模型,從而降低樣本標(biāo)簽的獲取成本。目前,主動(dòng)學(xué)習(xí)的研究主要面向平衡數(shù)據(jù)的分類(lèi)問(wèn)題。然而在很多實(shí)際問(wèn)題中,數(shù)據(jù)的類(lèi)別分布是不平衡的,并且我們需要考慮到不同的分類(lèi)錯(cuò)誤所造成的不同代價(jià)。這種問(wèn)題稱(chēng)為代價(jià)敏感分類(lèi)問(wèn)題。主動(dòng)學(xué)習(xí)和代價(jià)敏感分類(lèi)在實(shí)際生產(chǎn)生活中都有廣泛的應(yīng)用。然而,面向代價(jià)敏感分
2、類(lèi)問(wèn)題的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法目前卻沒(méi)有得到深入的研究。
本文研究的即是面向代價(jià)敏感分類(lèi)問(wèn)題的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。針對(duì)這一課題,我們首先基于泛化誤差的優(yōu)化提出了一個(gè)新的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法框架。該算法框架能夠適用于代價(jià)敏感分類(lèi)問(wèn)題以及不同的基分類(lèi)器。然后,我們分別面向邏輯回歸模型和樸素貝葉斯模型,對(duì)該算法框架進(jìn)行了完整的實(shí)現(xiàn)。我們解決了算法框架的實(shí)現(xiàn)中需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,即如何對(duì)擴(kuò)大訓(xùn)練集上的新模型進(jìn)行估計(jì)。我們針對(duì)邏輯回歸模型和樸素貝葉斯模型分別推
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于代價(jià)敏感的分類(lèi)研究.pdf
- 面向圖像分類(lèi)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 代價(jià)敏感異常分類(lèi)算法研究.pdf
- 基于ProGEP的代價(jià)敏感分類(lèi)算法研究.pdf
- 代價(jià)敏感學(xué)習(xí)中屬性約簡(jiǎn)與決策樹(shù)分類(lèi)若干關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf
- 基于LGC算法的代價(jià)敏感分類(lèi)方法研究.pdf
- 基于代價(jià)敏感的源代碼警告分類(lèi)研究.pdf
- 基于動(dòng)態(tài)代價(jià)敏感的機(jī)器學(xué)習(xí)研究.pdf
- 面向噪聲數(shù)據(jù)的組合分類(lèi)及主動(dòng)學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 針對(duì)類(lèi)別不平衡和代價(jià)敏感分類(lèi)問(wèn)題的特征選擇和分類(lèi)算法.pdf
- 代價(jià)敏感的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究及應(yīng)用.pdf
- 基于集成代價(jià)敏感分類(lèi)方法的客戶(hù)流失預(yù)測(cè)研究.pdf
- 入侵檢測(cè)系統(tǒng)中基于代價(jià)敏感分類(lèi)算法的研究.pdf
- 多維約束下代價(jià)敏感集成分類(lèi)器的研究.pdf
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)敏感學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 基于云計(jì)算平臺(tái)的代價(jià)敏感集成學(xué)習(xí)研究.pdf
- 用于信息檢索的代價(jià)敏感排序?qū)W習(xí)算法研究.pdf
- 代價(jià)敏感的支持向量機(jī)監(jiān)督學(xué)習(xí)研究.pdf
- 基于代價(jià)敏感的快速多標(biāo)記文本分類(lèi)算法研究.pdf
- 代價(jià)敏感的缺失值填充若干問(wèn)題研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論