【摘 要】
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针对单类分类方法中只用正类训练样本导致训练样本数量和质量的选择直接影响分类结果精度的问题,以正类和未标记样本学习(PUL)为例,研究如何利用主动学习选择训练样本,以求改
【基金项目】
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国家自然科学基金(41371329)资助
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针对单类分类方法中只用正类训练样本导致训练样本数量和质量的选择直接影响分类结果精度的问题,以正类和未标记样本学习(PUL)为例,研究如何利用主动学习选择训练样本,以求改善单类分类的精度。首先用随机选取的训练样本进行PUL分类,直到获得稳定的分类精度,然后利用主动学习选择和增加最有用(informative)的正类或负类样本,用于PUL分类。结果表明,当利用足够多的随机选取的正类样本得到稳定的分类精度后,利用主动学习选择和增加正类样本可以提高分类精度;利用主动学习的同时加入正类和负类样本,可以得到比只加入正
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