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基于三支决策理论的主动学习策略

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简介：
本研究提出了一种基于三支决策理论的创新性主动学习方法，旨在优化数据选择过程，提高机器学习模型的学习效率和准确性。通过模拟人类认知决策机制，该策略能够在大规模数据集中高效地识别关键信息，减少不必要的计算成本，同时保证或提升最终模型性能。此方法在模式识别、自然语言处理等领域展现出广阔的应用前景。 主动学习是机器学习领域的一个研究热点，旨在解决样本无标签的问题。通过将三支决策的思想应用到主动学习中，并引入决策函数，可以根据无标签样本的不确定性将其划分为三个不同的域：正域、负域和边界域。针对不同区域的样本进行相应处理后，提出了一种基于三支决策理论的主动学习方法（TWD）。

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  • 基于三支决策理论的主动学习策略
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    本研究提出了一种基于三支决策理论的创新性主动学习方法，旨在优化数据选择过程，提高机器学习模型的学习效率和准确性。通过模拟人类认知决策机制，该策略能够在大规模数据集中高效地识别关键信息，减少不必要的计算成本，同时保证或提升最终模型性能。此方法在模式识别、自然语言处理等领域展现出广阔的应用前景。 主动学习是机器学习领域的一个研究热点，旨在解决样本无标签的问题。通过将三支决策的思想应用到主动学习中，并引入决策函数，可以根据无标签样本的不确定性将其划分为三个不同的域：正域、负域和边界域。针对不同区域的样本进行相应处理后，提出了一种基于三支决策理论的主动学习方法（TWD）。
     
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