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基于梯度提升的多标签分类器链算法

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第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 多标签学习研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本文的组织结构

第2章 相关领域研究综述

2.1 多标签学习定义

2.2 多标签学习算法

2.3多标签特征选择算法

2.4 提升方法

2.5 多标签学习评价指标

2.6 本章小结

第3章 基于梯度提升的多标签分类器链算法

3.1 多标签分类器链算法

3.2 基于梯度提升的多标签分类器链算法

3.3 实验

3.4 本章小结

第4章 基于局部标签关联的改进GBCC算法

4.1 标签空间降维算法

4.2 基于局部标签关联的改进GBCC算法

4.3 实验

4.4 本章小结

第5章 总结和展望

5.1 本文工作及贡献

5.2 未来展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

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著录项

  • 作者

    陈瑀;

  • 作者单位

    重庆邮电大学;

  • 授予单位 重庆邮电大学;
  • 学科 计算机科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王进;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 F74TN9;
  • 关键词

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