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多标签分类中在线学习算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-12页
第2章 在线算法研究现状第12-24页
    2.1 引言第12-13页
    2.2 单标签在线分类算法的研究第13-18页
        2.2.1 二类在线分类算法第14-17页
        2.2.2 多类在线分类算法第17-18页
    2.3 多标签在线分类算法的研究第18-23页
        2.3.1 多标签分类算法第18-20页
        2.3.2 多标签在线分类算法概述第20-22页
        2.3.3 多标签评价指标第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于分解策略的多标签在线主动学习算法第24-41页
    3.1 主动学习算法研究现状第24-27页
        3.1.1 主动学习概述第24页
        3.1.2 主动学习算法研究第24-27页
    3.2 基于分解策略和主动学习的多标签在线分类算法第27-32页
        3.2.1 二类相关分解策略第27-29页
        3.2.2 二类在线“被动-进攻”主动学习算法第29-30页
        3.2.3 多标签在线“被动-进攻”主动学习算法第30-31页
        3.2.4 收敛性分析第31-32页
    3.3 实验结果与分析第32-40页
        3.3.1 数据集与对比算法介绍第32-34页
        3.3.2 算法运行性能比较结果与分析第34-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于标签相关性的多标签在线分类算法第41-61页
    4.1 基于标签相关性的分类算法第41-46页
        4.1.1 标签相关性第41-42页
        4.1.2 基于标签相关性的分类算法第42-46页
    4.2 考虑标签相关性的多标签在线“被动-进攻”分类算法第46-53页
        4.2.1 多类在线“被动-进攻”分类算法第46-48页
        4.2.2 考虑标签相关性的多标签在线分类算法第48-50页
        4.2.3 考虑标签相关性的多标签在线“被动-进攻”学习算法第50-53页
    4.3 算法的实验结果与分析第53-60页
        4.3.1 比较算法与数据集介绍第53-54页
        4.3.2 实验结果比较与分析第54-59页
        4.3.3 算法运行的时间比较第59-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第5章 总结与展望第61-63页
附录第63-68页
参考文献第68-74页
致谢第74页

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