多标签学习算法回顾总结-A Review on Multi-Label Learning Algorithms - 代码天地

多标签学习算法回顾总结-A Review on Multi-Label Learning Algorithms

其他 2019-01-24 03:23:03 阅读次数: 0

1、Section2多标签学习的基本概念，包括形式定义(学习框架、关键挑战、阈值校准)和评价指标(基于实例、基于标签、理论结果)。主要挑战是输出空间的大小，随着类标签数量的增加，标签集的数量呈指数增长。利用标签之间的相关性

2、Section3对8种具有代表性的多标签学习算法进行了分析和讨论
在这里插入图片描述
3、Section4几种相关的学习情境

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