多標籤分類：A Review on Multi-Label Learning Algotithms(2014)

一、摘要 首先，多標籤學習的基本原理包括形式定義(學習框架、關鍵挑戰、閾值)和評價指標(基於實例、基於標籤、理論結果)。 其次，主要對8種具有代表性的多標籤學習算法進行了詳細的分析。 第三，幾個相關的學習設置簡要總結。 二、介紹 實際上，從多標籤數據中學習的關鍵挑戰在於巨大的輸出空間，標籤集的數量隨着類標籤數量的增加呈指數增長。例如，對於包含20個類標籤的標籤空間（q=20），可能的標籤集數量將超

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