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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 多标记学习 |A duo biao ji xue xi |e 理论、方法与应用 |f 余鹰著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 148页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 华东交通大学教材 (专著) 基金资助项目

• 320 __ |a 有书目 (第138-148页)

• 330 __ |a 多标记学习指一个样本可能对应多个语义标记的学习框架, 在文本分类、基因功能分类、图像识别等领域广泛存在。多标记学习因其问题的复杂性及广泛的应用背景, 得到了越来越多的重视与研究。多标记学习的研究主要围绕降低特征空间或标记空间的复杂性, 提高多标记学习算法的精度而展开。本书主要介绍多标记分类、多标记特征降维、标记关系分析及多标记决策知识获取的理论、模型和方法, 并力求展现多标记学习领域的最新研究成果。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 余鹰 |A yu ying |4 著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20200917

• 905 __ |a HDUL |d TP181/8002

• 920 __ |a 233030 |z 1