基于加权SVM主动学习的多标签分类

• 作者: 刘端阳 邱卫杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习 多标签 支持向量机 训练样本
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 181-182,185
• 分类号: TP18
• 字数: 3300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.062

摘要

样本标记是一个重要但又比较耗时的过程.得到一个多标签分类器需要大量的训练样本,而手工为每个样本创建多个标签会存在一定困难.为尽可能降低标记样本的工作量,提出一种加权决策函数的主动学习方法,该方法同时考虑训练样本的数量和未知样本的置信度,使得分类器能在最小的成本下最快地达到比较满意的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘端阳	浙江工业大学计算机科学与技术学院	43	327	11.0	16.0
2	邱卫杰	浙江工业大学计算机科学与技术学院	3	35	2.0	3.0