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主动采样与标注估计技术研究及应用


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主动采样与标注估计技术研究及应用
  • 书号：9787030533241
    作者：吴伟宁
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：
    字数：89000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2017-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥48.00元
    售价： ￥37.92元
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主动学习的理论及其应用是机器学习研究领域中一个富有生命力和备受关注的研究分支，现已成为解决实际问题的重要方法之一。本书集中介绍主动学习方法中的一些典型的样本选择方法和标注估计策略，并给出主动学习在应用中的统一框架。本书通过研究大量丰富的文献资料和科研成果，回顾主动学习的过去，分析主动学习的研究现状，继而对主动学习的未来进行充分展望。
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    第1章 绪论 1
    1.1 主动学习的背景 1
    1.2 主动学习的技术特点 3
    1.3 主动学习的研究现状 5
    1.3.1 主动学习过程 6
    1.3.2 主动学习分类 7
    1.3.3 主动学习的理论分析 8
    1.4 主动样本选择方法概述 10
    1.4.1 基于不确定性的样本选择方法 11
    1.4.2 基于版本空间缩减的样本选择方法 14
    1.4.3 基于误差缩减的样本选择方法 16
    1.5 本书主要内容安排 17
    第2章 加权样本选择 19
    2.1 方法的提出 19
    2.2 研究动态 20
    2.3 最小化风险期望误差 21
    2.3.1 基本模型 22
    2.3.2 算法步骤 23
    2.3.3 算法分析 24
    2.4 实验与讨论 26
    第3章 分布优化样本选择 33
    3.1 问题的提出 33
    3.2 样本选择过程 34
    3.3 图像分类应用 37
    第4章 主动标注估计 42
    4.1 代价-增益模型 42
    4.2 标注估计技术 45
    4.3 多标注者环境下主动标注估计技术 47
    4.3.1 基本框架 48
    4.3.2 参数估计 50
    4.3.3 学习算法设计步骤 52
    4.4 仿真研究 53
    4.4.1 基本设置 54
    4.4.2 性能比较 55
    第5章 快速样本选择方法 70
    5.1 样本选择效率 70
    5.2 基于margin的样本选择 72
    5.3 基于Hash数据结构的样本选择方法 74
    5.3.1 近似距离 74
    5.3.2 权重选择 75
    5.4 图像检索应用 78
    参考文献 85
    彩图
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