Abstract-Även om multi-Label lärande kan hantera många problem med märkning tvetydighet, det passar inte vissa verkliga tillämpningar väl där den övergripande fördelningen av betydelsen av etiketterna frågor. I detta dokument föreslås ett nytt inlärningsparadigm med namnet "Label Distribution learning" (LDL) för sådana tillämpningar. Etikettdistributionen omfattar ett visst antal etiketter, som representerar i vilken utsträckning varje etikett beskriver fallet. LDL är en mer allmän inlärningsram som omfattar både en- och flermärkt inlärning som specialfall. I detta dokument föreslås sex fungerande LDL-algoritmer på tre sätt: problemtransformering, algoritmanpassning och specialiserad algoritmdesign. För att jämföra LDL-algoritmernas prestanda väljs sex representativa och olika utvärderingsåtgärder ut genom en klusteranalys, och den första uppsättningen märkningsdata samlas in och görs allmänt tillgängliga. Experimentella resultat på en konstgjord och 15 verkliga datauppsättningar visar tydliga fördelar med de specialiserade algoritmerna, vilket indikerar vikten av särskild design för egenskaperna hos LDL-problemet.
LDL REF ) är ett nytt inlärningsparadigm, som märker en instans med en etikett distribution och lär sig en kartläggning från instans till etikett distribution rakt.
Label Distribution Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}