2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩75頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,標(biāo)記實例是個代價很高且耗時的工作。作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要研究方向之一,主動學(xué)習(xí)旨在根據(jù)選擇策略從無標(biāo)記實例中選擇信息量最大的部分實例交由專家標(biāo)記,以達(dá)到最小化標(biāo)記實例的數(shù)量獲得準(zhǔn)確的預(yù)測模型。因此,實例選擇的策略對于主動學(xué)習(xí)十分關(guān)鍵。數(shù)據(jù)流是近年來被廣泛關(guān)注的一種數(shù)據(jù)形式,其規(guī)模龐大、到達(dá)速度快,且數(shù)據(jù)的分布隨時會發(fā)生變化,這些與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型截然不同的特征對主動學(xué)習(xí)方法提出了巨大的挑戰(zhàn)。目前,針對數(shù)據(jù)流環(huán)境的主動學(xué)習(xí)實

2、例選擇策略的研究相對較少,大部分研究工作是針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)形式。在此背景下,本文研究了基于聚類的主動學(xué)習(xí)實例選擇方法:首先設(shè)計能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀及不同密度的簇的聚類算法對實例進(jìn)行劃分,其次度量出每個簇內(nèi)預(yù)測類的分布一致性,并設(shè)計代表性與不確定性相結(jié)合的實例選擇策略,選擇最合適的實例用于主動學(xué)習(xí)過程,具體內(nèi)容包括以下兩個方面:
  首先,為了更好地反映數(shù)據(jù)流環(huán)境下實例的實際分布情況,在研究聚類算法的基礎(chǔ)上,針對大部分聚類算法無法發(fā)現(xiàn)任意形

3、狀及不同密度的簇或計算復(fù)雜度太高的問題,提出一種兩階段聚類算法。首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的初始劃分,在此基礎(chǔ)上引入距離關(guān)聯(lián)性動態(tài)模型,該動態(tài)模型能夠根據(jù)簇中樣本點間的距離來近似反映密度,借此將初始劃分結(jié)果中鄰近的且密度近似的簇進(jìn)行合并,以達(dá)到快速發(fā)現(xiàn)任意形狀及不同密度的簇的效果。實驗表明:該算法能夠有效識別任意形狀及不同密度的簇,且與同類算法相比,時間效率有顯著的提高。
  其次,針對數(shù)據(jù)流環(huán)境下實例空間內(nèi)均可能發(fā)生概念漂移的問題,在

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論