偏標記學習又叫模糊標記學習，超集標記學習 。
對於現有演算法：
1.最大化置信度評估目標函式
2.每個候選標記的模型輸出g(y
i∣xi
;θ(t
))由p
ijg(y_i | x_i;θ(t))由p_
g(yi∣
xi;
θ(t)
)由pi
j施加權重
3.用候選標記置信度訓練基分類器
4.對於偏標籤學習，不能用分類準確度評估基礎分類器的效能，因為每個訓練樣本的真值標籤不能直接訪問。本文使用候選標記和非候選標記的最大模型輸出值之差作為效能評估標準
5.更新權重向量
6.更新置信度矩陣
演算法流程總結：給定偏標記訓練集，cord每個訓練樣本上的統一初始化權重，並為訓練樣本的每個候選標籤初始化相同的置信度(即1/|si|)(步驟1-2)。然後，在每一輪boosting中通過最大化置信度評估目標函式對基分類器進行了訓練。第4步，評估基分類器的效能和係數(第5-6步)，並相應地更新權向量和置信矩陣(第7步)。最後，通過參考所有基分類器的組合輸出，對不可見例項進行**。
關於置信度和置信區間的解釋
所謂置信度,也叫置信水平。它是指特定個體對待特定命題真實性相信的程度.也就是概率是對個人信念合理性的量度.概率的置信度解釋表明,事件本身並沒有什麼概率,事件之所以指派有概率只是指派概率的人頭腦中所具有的信念證據。置信水平是指總體引數值落在樣本統計值某一區內的概率 而置信區間是指在某一置信水平下，樣本...
置信度和置信區間的演算法實現
在講置信度和置信區間之前先講講點估計，那什麼是點估計呢？給你舉兩個例子你就知道了。現在你想要知道乙個學校學生的身高情況，你可以把所有的學生測量一遍，然後得到答案，這種方法可以，而且得到的資料肯定是最真實的，但是這裡有乙個問題，什麼問題呢？就是如果學生人數太多，全部測量的話工作量太大了，那怎麼辦呢？那...
如何確定容器內含有石墨的置信度
method 基於模糊置信庫的啟發式專家系統 eg.假設 原始值假定值 1 h,1 or h 1 0.5 m,1 or m 0.5 0 l,1 or l 0 輸入轉化 0.98 0.60.2 子規則庫1的推理 其他子規則庫的推理如上 通過cri rimer rimer brb的比較發現，rimer ...