【機器學習】多標籤分類multi-label classification總結

多標籤學習算法分爲量大類： 1）改造數據適應算法 2）改造算法適應數據 1 改造數據 （1）二分類 用L個分類器，分別對應L個標籤，進行訓練。 （2）標籤排序+二分類 利用「成對比較」（pairwise comparison），獲得L(L-1)/2個分類器，然後利用投票，得到標籤的排序。接着，利用二分類，補充標籤排序的投票結果，提高準確性。 （3）隨機k標籤 從L個標籤隨機取得k個標籤，重複n次，

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