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噪聲標(biāo)注條件下機器學(xué)習(xí)分類方法

噪聲標(biāo)注條件下機器學(xué)習(xí)分類方法

出版社：國防科技大學(xué)出版社出版時間：2023-08-01
開本： 24cm 頁數(shù)： 127頁
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噪聲標(biāo)注條件下機器學(xué)習(xí)分類方法 版權(quán)信息

噪聲標(biāo)注條件下機器學(xué)習(xí)分類方法 內(nèi)容簡介

本書針對近些年弱監(jiān)督機器學(xué)習(xí)中的噪聲標(biāo)注學(xué)習(xí)問題進行了綜述，系統(tǒng)地介紹了標(biāo)注噪聲的建模和估計方法及噪聲標(biāo)注情景下的學(xué)習(xí)算法設(shè)計方法。21世紀(jì)是數(shù)據(jù)的時代，一方面數(shù)據(jù)容量在快速增長，另一方面統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)理論對數(shù)據(jù)標(biāo)注的精準(zhǔn)性有著嚴(yán)格要求，然而精準(zhǔn)標(biāo)注需要很多領(lǐng)域內(nèi)的專家，消耗大量金錢和時間等資源。為了實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速標(biāo)注，以眾包(crowd sourcing)和弱監(jiān)督算法為代表的噪聲標(biāo)注即將成為大數(shù)據(jù)時代標(biāo)注技術(shù)發(fā)展的趨勢。在這種情景下，噪聲標(biāo)注數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)算法的魯棒性和自適應(yīng)性帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

噪聲標(biāo)注條件下機器學(xué)習(xí)分類方法 目錄

第1章 緒論 1.1 研究背景 1.2 研究現(xiàn)狀 1.2.1 基于濾波的算法 1.2.2 基于模型調(diào)整的算法 1.2.3 主要問題 第2章 噪聲標(biāo)注情景下的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法 2.1 理論分析 2.1.1 DT算法 2.1.2 AdaBoost算法 2.1.3 Bagging算法 2.1.4 線性模型 2.1.5 KNN 算法 2.1.6 NB算法 2.2 實驗分析 2.2.1 實驗的設(shè)置與相關(guān)算法 2.2.2 二分類情景下的實驗分析 2.2.3 多分類情景下的實驗分析 2.3 本章小結(jié) 第3章 噪聲標(biāo)注情景下的通用建模方法 3.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與風(fēng)險函數(shù) 3.1.1 期望風(fēng)險函數(shù) 小化準(zhǔn)則 3.1.2 經(jīng)驗風(fēng)險函數(shù) 小化準(zhǔn)則 3.1.3 正則化經(jīng)驗風(fēng)險函數(shù) 小化準(zhǔn)則 3.2 噪聲標(biāo)注情景下的估計偏差與Importance Reweighting修正思想 3.2.1 Importance Reweighting修正思想 3.2.2 性定理 3.3 基于Importance Reweighting 思想的學(xué)習(xí)框架 3.4 本章小結(jié) 第4章 噪聲率矩陣估計方法 4.1 噪聲率矩陣與Importance Reweighting的關(guān)聯(lián) 4.1.1 二分類情形下的關(guān)聯(lián) 4.1.2 多分類情形下的關(guān)聯(lián) 4.2 噪聲率矩陣的研究現(xiàn)狀 4.3 基于部分精準(zhǔn)標(biāo)注樣本的 Back-End學(xué)習(xí)算法 4.3.1 Back-End學(xué)習(xí)算法 4.3.2 凸優(yōu)化模型求解 4.4 基于 噪聲標(biāo)注樣本的RP算法與MRP算法 4.4.1 RP算法 4.4.2 MRP算法 4.5 Back-End算法與RP算法的實驗分析 4.5.1 對照算法的原理 4.5.2 Back-End算法與RP算法的相關(guān)實驗 4.6 本章小結(jié) 第5章 算法設(shè)計案例及應(yīng)用分析 5.1 二分類情形 5.1.1 修正權(quán)值的計算 5.1.2 基于Importance Reweighting理論嵌入的SVM 5.2 多分類情形 5.2.1 Importance Reweighting思想的嵌入
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