基于標(biāo)記權(quán)重與加權(quán)核極限學(xué)習(xí)機(jī)的多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究
【文章頁數(shù)】:49 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1多標(biāo)記示例
2(a)醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)、生物(b)森林、經(jīng)濟(jì)、澳大利亞圖1.1多標(biāo)記示例在多標(biāo)記學(xué)習(xí)中,為了盡可能準(zhǔn)確地描述樣本,用若干個(gè)特征描述該樣本,同時(shí),該樣本同時(shí)屬于多個(gè)類別標(biāo)記。根據(jù)已知的多標(biāo)記數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)樣本特征到標(biāo)記之間的映射關(guān)系,并通過該映射關(guān)系盡可能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出未知樣本的標(biāo)記。然而,....
圖1.2特征選擇的基本過程模型圖
5圖1.2特征選擇的基本過程模型圖處理多標(biāo)記問題時(shí),按照處理思路,主要是分為兩類:問題轉(zhuǎn)化法和算法轉(zhuǎn)化法。問題轉(zhuǎn)化法是將多標(biāo)記問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)單標(biāo)記問題,然后可以利用已有的單標(biāo)記算法解決多標(biāo)記分類問題。目前,問題轉(zhuǎn)化方法主要分為BR(BinaryRelevance)和LP(Labe....
圖1.3經(jīng)過BR方法轉(zhuǎn)化的結(jié)果
6表1.1多標(biāo)記數(shù)據(jù)集樣本屬性標(biāo)記11x1l,3l22x2l33x1l,2l44x3l(a)標(biāo)記1l(b)標(biāo)記2l(c)標(biāo)記3l圖1.3經(jīng)過BR方法轉(zhuǎn)化的結(jié)果算法轉(zhuǎn)化方法則是改編現(xiàn)已提出的單標(biāo)記學(xué)習(xí)算法以解決多標(biāo)記分類問題。其優(yōu)點(diǎn)是能夠避免問題轉(zhuǎn)化過程中造成的信息損失。在現(xiàn)已提出....
圖1.1多標(biāo)記示例
然而,在現(xiàn)實(shí)世界中,樣本通常由多個(gè)特征對(duì)其進(jìn)行描述,同時(shí),樣本也屬于多個(gè)類別標(biāo)記[9]。例如,一篇關(guān)于新型冠狀肺炎的報(bào)道中,其可能同時(shí)屬于醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)、生物等多個(gè)主題。一段關(guān)于澳大利亞大火的視頻,其同時(shí)屬于森林、經(jīng)濟(jì)、澳大利亞等多個(gè)類別標(biāo)記。而單標(biāo)記學(xué)習(xí)假定樣本只屬于一類標(biāo)記,則其....
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