Exponentiated Gradient Exploration for Active Learning

Active learning strategies respond to the costly labeling task in a supervised classification by selecting the most useful unlabeled examples in training a predictive model. Many conventional active learning algorithms focus on refining the decision boundary, rather than exploring new regions that c...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Computers (Basel) Jg. 5; H. 1; S. 1
1. Verfasser:	Bouneffouf, Djallel
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Basel MDPI AG 01.03.2016
Schlagworte:	active learning Algorithms Boundaries Exploration exploration and exploitation exponentiated gradient Learning Mathematical models Optimization Strategy Tasks
ISSN:	2073-431X, 2073-431X
Online-Zugang:	Volltext
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