最大规范化依赖性多标记半监督学习方法

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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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