Incorporating manifold regularization into adaptive label thresholding algorithm for online semi-supervised multi-label classification

Online multi-label classification aims to assign multiple appropriate categories to arriving instances. Currently, most approaches focus on supervised scenarios where instances are all labeled. The adaptive label thresholding approach, for example, can dynamically adjust the label threshold for labe...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Evolving systems Ročník 16; číslo 4; s. 124
Hlavní autoři:	Fang, Nannan, Zhai, Tingting
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.12.2025 Springer Nature B.V
Témata:	Adaptive algorithms Algorithms Artificial Intelligence Classification Complex Systems Complexity Datasets Distance learning Engineering Feature selection Labels Manifolds Optimization Original Paper Regularization Regularization methods Online multi-label classification Adaptive label thresholding Online semi-supervised learning Manifold regularization
ISSN:	1868-6478, 1868-6486
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!