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                                | 图书简介 |  | 本书原创性地提出了标记增强这一概念,从0/1标记标注的训练数据中恢复出标记分布,通过连续的“描述度”来显式表达每个标记与数据对象的关联强度,使得预测模型可以在更为丰富的监督信息下进行训练,不仅为扩展标记分布学习范式的适用性提供有力支撑,而且对于探索类别监督信息的本质具有重要意义。 |  |