本课件主要内容包括:
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监督学习
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半监督学习
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主动学习
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思考实验
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被动学习的问题
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被动学习与主动学习之间的关系
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实际的真实场景
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查询合成
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查询合成的问题
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选择采样
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基于池的主动学习
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学习曲线
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不确定采样
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不确定测量
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多类别的不确定性
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信息理论的解释
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实践中的不确定采样
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不确定采样导致的失败
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Simple Version Space Algorithm
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SVM的Version Space
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Query-By-Committee(QBC)
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QBC设计判决
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贝叶斯解释
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主动学习与半监督学习
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问题:奇异点
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解决方案1:密度加权
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解决方案2:降低估计误差
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文本分类实例
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DUALIST
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感兴趣的开放课题
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