TY -的A2 Camastra Francesco AU -夹头,Timothe盟——Pietquin Olivier PY - 2015 DA - 2015/11/23 TI -乐观主动学习SP - 973696年重要的问题是- 2015 AB -主动学习interactivelyconstructing训练集用于classificationin以减少它的大小。将ideallysuccessively添加instance-label pairthat降低了分类错误。然而,添加一对的影响但进步。它仍然可以estimatedwith对已经分类的训练集,在线最小化errorinvolves勘探和剥削之间的权衡。这是一个常见的问题inmachine学习multiarmed强盗,用乐观int面对不确定性的方法,这些去年已被证明非常有效。介绍了三个algorithmsfor classificationusing乐观面对的主动学习问题的不确定性。实验在内置的问题和realworld数据表明他们comparepositively最先进的方法。SN - 1687 - 5265你2015/973696 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2015/973696——摩根富林明-计算神经科学情报和PB Hindawi出版公司KW - ER