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商品簡介
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本書針對實時產生且信息可變、有效樣本信息不足、多種樣本信息之間關聯複雜等特殊樣本形式的多視角數據集，提出了一系列的解決方案。具體而言，提出半監督在線多視角學習算法和具有可變特徵和視角的半監督在線多視角學習算法，通過信息的融合和實時的模型更新以解決實時產生且信息可變的多視角數據集；從Universum和局部特徵的角度出發，提出具有Universum的基於秩一致性的多視角學習、改進的具有五層樣本信息的多矩陣學習機、基於權重的無標簽多視角數據集生成方法、基於權重和Universum的半監督多視角學習機等以解決有標簽樣本數目不足導致的信息不充分的問題；提出具有不完整數據的多視角學習機和具有不完整視角和標簽的多視角多標簽學習機，通過量質平衡模型的構建以解決信息缺失造成的信息不充分的問題；提出基於權重的典型的稀疏跨視角關聯分析、全域和局部多視角多標簽學習、具有不完整視角和標簽的全域和局部多視角多標簽學習機等算法或模型以提取樣本信息之間的多種複雜的關聯信息，並加快數據集的處理，提升學習機的性能。
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