多标签（multi-label）数据的学习问题，常用的分类器或者分类策略有哪些？
常用分类器：meta的算法常用分类器就是二类，多类的分类器；非meta的算法通常是现有二类，多类分类器的改造。大部分多标记算法主要是针对数据的特性，从机制上去优化解决这个问题，并不发明新的分类器出来。 剩下的，直接看论文吧。综述有非常多篇了。 早期较好的：Mining multi-label data，优点：短； 现在较好的： ，优点：长； 又一篇：A Tutorial on Multilabel Learning，优点：实践出发，最适合你。 其他的不推介，别看了。