基于信息熵的主动学习半监督分类研究

• 作者: 沈洁 陈锦禾
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 半监督学习 主动学习 分类
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.02.029

摘要

针对小规模训练样本不足以支持学习器对含有大量潜在不确定因素的未标样本集分类的问题,提出了一种基于信息熵的主动学习方法,引入信息熵的离散事件概率估计理论,通过对未标文档熵值的计算,结合二阶段学习策略,主动学习利用现有知识,结合实验样本环境,主动地选取最有可能的解决问题的样本并标注它们的类别,获得新的参数,重新训练分类器,选择最有利分类器性能的样本,迭代直到未标样本集为空.实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈洁	扬州大学信息中心	68	1143	14.0	33.0
2	陈锦禾	扬州大学信息中心	6	59	4.0	6.0