【摘 要】
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针对现有多标记学习方法大多属于有监督学习方法,而不能有效利用相对便宜且容易获得的大量未标记样本的问题,本文提出了一种新的多标记半监督学习方法,称为最大规范化依赖性
【机 构】
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海南大学信息科学技术学院,北京凌云光视公司图像处理部
【基金项目】
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国家自然科学基金(11261015), 海南省高等学校科学研究项目(Hjkj2012-01)资助
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针对现有多标记学习方法大多属于有监督学习方法,而不能有效利用相对便宜且容易获得的大量未标记样本的问题,本文提出了一种新的多标记半监督学习方法,称为最大规范化依赖性多标记半监督学习方法 (Normalized dependence maximization multi-label semi-supervised learning method).该方法将已有标签作为约束条件,利用所有样本,包括已标记和未标记样本,对特征集和标签集的规范化依赖性进行估计,并以该估计值的最大化为目标,最终通过求解带边界的迹比值问
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