
- 作 者:吴伟宁著
- 出 版 社:北京:科学出版社
- 出版年份:2017
- ISBN:9787030533241
- 标注页数:100 页
- PDF页数:100 页
请阅读订购服务说明与试读!
订购服务说明
1、本站所有的书默认都是PDF格式,该格式图书只能阅读和打印,不能再次编辑。
2、除分上下册或者多册的情况下,一般PDF页数一定要大于标注页数才建议下单购买。【本资源100 ≥100页】
图书下载及付费说明
1、所有的电子图书为PDF格式,支持电脑、手机、平板等各类电子设备阅读;可以任意拷贝文件到不同的阅读设备里进行阅读。
2、电子图书在提交订单后一般半小时内处理完成,最晚48小时内处理完成。(非工作日购买会延迟)
3、所有的电子图书都是原书直接扫描方式制作而成。
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