机器学习中的标记增强理论与应用研究

第1章 绪论
1.1 研究背景 1
1.2 标记增强简介 5
1.3 研究内容 7
1.4 组织结构 9
第2章 标记增强研究进展
2.1 引言 11
2.2 多标记学习 14
2.2.1 学习任务 14
2.2.2 学习方法 15
2.2.3 评价指标 22
2.3 标记分布学习 29
2.3.1 学习任务 31
2.3.2 学习方法 33
2.3.3 评价指标 39
2.4 标记增强 40
2.4.1 基于先验知识的标记增强 42
2.4.2 基于模糊方法的标记增强 45
2.4.3 基于图的标记增强 48
第3章 标记增强理论框架
3.1 引言 52
3.2 标记分布内在生成机制 54
3.3 标记分布质量评价 62
3.4 标记增强对分类器泛化性能的提升 66
3.5 实验结果与分析 68
3.5.1 标记分布恢复实验 68
3.5.2 消融实验 80
3.6 本章小结 85
第4章 面向标记分布学习的标记增强
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 优化框架 88
4.2.2 拓扑空间结构的引入 89
4.2.3 标记相关性的利用 90
4.2.4 优化策略 92
4.3 实验结果与分析 94
4.3.1 标记分布恢复实验 94
4.3.2 标记分布学习实验 103
4.3.3 标记相关性验证 107
4.4 本章小结 109
第5章 标记增强在其他学习问题上的应用
5.1 引言 111
5.2 多标记学习 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 实验结果与分析 118
5.3 偏标记学习 126
5.3.1 PLLE方法 128
5.3.2 实验结果与分析 132
5.4 本章小结 149
第6章 总结与展望
6.1 总结 151
6.2 下一步研究的方向 153