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@ a本书原创性地提出了标记增强这一概念, 从0/1标记标注的训练数据中恢复出标记分布, 通过连续的“描述度”来显式表达每个标记与数据对象的关联强度, 使得预测模型可以在更为丰富的监督信息下进行训练, 不仅为扩展标记分布学习范式的适用性提供有力支撑, 而且对于探索类别监督信息的本质具有重要意义。
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机器学习中的标记增强理论与应用研究= Label enhancement in machine learning: theories and applications/徐宁著.-北京：机械工业出版社，2023.03 XXI, 172页, [4] 页图版：图；21cm.-(CCF优博丛书) 中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果 ISBN 978-7-111-72169-7：CNY49.00 本书原创性地提出了标记增强这一概念, 从0/1标记标注的训练数据中恢复出标记分布, 通过连续的“描述度”来显式表达每个标记与数据对象的关联强度, 使得预测模型可以在更为丰富的监督信息下进行训练, 不仅为扩展标记分布学习范式的适用性提供有力支撑, 而且对于探索类别监督信息的本质具有重要意义。 ●
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