Qual è la differenza tra l'apprendimento multi-label e la classificazione multi-label? [chiuso]

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La letteratura sull'apprendimento multi-label utilizza i termini: apprendimento multi-label e classificazione multi-label. Mi stavo chiedendo quale sia la differenza tra questi termini e quando usarne uno rispetto all'altro

    
posta Kenci 23.07.2015 - 18:46
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Entrambe sono forme di apprendimento supervisionato dove l'algoritmo di classificazione dovrebbe imparare da un insieme di esempi / esempi.

In problemi multi-classe ogni esempio è limitato ad avere solo un'etichetta di classe.

Apprendimento con più etichette è una versione generalizzata in cui ogni istanza può appartenere a più classi (ad esempio un documento di ricerca può appartenere sia alla salute che a scienza categoria).

I problemi binari e multi-classe possono essere posti come casi specifici di problemi con più etichette. Tuttavia, la generalità dei problemi con più etichette li rende più difficili degli altri.

    
risposta data 24.07.2015 - 09:52
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