[1]陈锦禾 沈洁.基于信息熵的主动学习半监督分类研究[J].计算机技术与发展,2010,(02):110-113.
　CHEN Jin-he,SHEN Jie.Active Learning Based on Information Entropy for Semi- supervised Classification[J].,2010,(02):110-113.
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基于信息熵的主动学习半监督分类研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年02期
页码:
110-113
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Active Learning Based on Information Entropy for Semi- supervised Classification
文章编号:
1673-629X（2010）02-0110-04
作者:
陈锦禾 沈洁
扬州大学信息中心
Author(s):
CHEN Jin-he;  SHEN Jie
Information Center of Yangzhou University
关键词:
信息熵; 半监督学习; 主动学习; 分类
Keywords:
information entropy;  semi-supervised learning;  active learning; elassification
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
针对小规模训练样本不足以支持学习器对含有大量潜在不确定因素的未标样本集分类的问题，提出了一种基于信息熵的主动学习方法，引入信息熵的离散事件概率估计理论，通过对未标文档熵值的计算，结合二阶段学习策略，主动学习利用现有知识，结合实验样本环境，主动地选取最有可能的解决问题的样本并标注它们的类别，获得新的参数，重新训练分类器，选择最有利分类器性能的样本，迭代直到未标样本集为空。实验结果表明，该方法取得了较好的分类效果。
Abstract:
Most of supervised machine learning methods led to poor performance when work on limited tagged data. Investigated a novel semi- supervised learning method based on active learning with information entropy. An optimization strategy of selecting part of in

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60673060）陈锦禾（1965-），男，工程师，研究方向为信息安全与管理；沈洁，教授，研究方向为信息安全与管理。
更新日期/Last Update: 1900-01-01