多标记学习

书籍简介:

多标记学习考虑一个对象对应多个类别标记的情况，是当前国际机器学习领域研究的热点问题之一。粒计算是一个新兴的学科，主要是从多层次、多粒度的角度进行问题求解和信息处理，它通过选择合适的粒度来寻找问题的一种较好的、近似的解决方案，从而降低问题求解的难度，是人工智能领域中的一种新理念和新方法。本书将详细阐述多标记学习理论的相关的内容，包括多标记分类、多标记属性约简、标记分布、标记相关性建模等的原理和基本过程，并在基础上讨论粒计算方法下解决多标记学习问题的算法，并以实例的方式给出不同方法在不同领域的应用。本书可供计算机、软件工程、自动化等相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员参考。

书籍规格:

书籍信息归属:

多标记学习是科学出版社于2020.4出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习－研究 的书籍。