基于Tri-training的主动学习算法

• 作者: 吕丹桔 吴保国 张雁 林英
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 主动学习 Tri-training算法 熵优先采样 Tri-EPS算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 215-218,229
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 2986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.06.046

摘要

半监督学习和主动学习都是利用未标记数据,在少量标记数据代价下同时提高监督学习识别性能的有效方法.为此,结合主动学习方法与半监督学习的Tri-training算法,提出一种新的分类算法,通过熵优先采样算法选择主动学习的样本.针对UCI数据集和遥感数据,在不同标记训练样本比例下进行实验,结果表明,该算法在标记样本数较少的情况下能取得较好的效果.将主动学习与Tri-training算法相结合,是提高分类性能和泛化性的有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴保国	北京林业大学信息学院	91	983	18.0	26.0
2	林英	云南大学软件学院	32	197	7.0	12.0
3	张雁	北京林业大学信息学院	41	135	7.0	9.0
5	吕丹桔	西南林业大学计算机与信息学院	26	50	4.0	6.0