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本帖最后由 xuqian 于 2016-11-14 16:13 编辑
缺失学习：传统的多标记学习要求训练数据的标签矩阵完整。但是实际情况下，我们获得的标签矩阵往往是不完整存在缺失的。缺失学习即利用不完整的标签矩阵实现缺失标签恢复，从而完成后续的多标记学习任务。
下面给出和缺失学习相关的一些文献，paper命名按照“年份+简称+全称”格式。
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2008-Semi-supervised multi-label learning by solving a sylvester equation..pdf
510.69 KB, 下载次数: 1
半监督学习方法
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2010-WELL-Multi-label learning with weak label (WELL).pdf
1.27 MB, 下载次数: 9
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2011-Matrix completion for multi-label image classification.pdf
503.05 KB, 下载次数: 1
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2011-Multi-label Learning with Incomplete Class Assignments.pdf
230.77 KB, 下载次数: 1
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2013-Fast image tagging.pdf
4.23 MB, 下载次数: 1
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2014-CSFS-A Convex Formulation for Semi-Supervised Multi-Label Feature Selection.pdf
716.55 KB, 下载次数: 2
半监督学习方法
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2014-Learning Low-Rank Label Correlations for Multi-label Classification with Mi.pdf
271.11 KB, 下载次数: 2
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2014-MLML-Multi-label Learning with Missing Labels.pdf
684.39 KB, 下载次数: 9
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2015-MLMG-Multi-Label_Learning_ICCV_2015_paper.pdf
733.6 KB, 下载次数: 3
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2015-MLML(PR)-Multi-label learning with missing labels for image annotation and .pdf
804.07 KB, 下载次数: 1
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2016-MMIB-Constrained Submodular Minimization for Missing Labels and Class Imbal.pdf
2.48 MB, 下载次数: 1
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2016-Partial Label Learning via Feature-Aware Disambiguation.pdf
412.73 KB, 下载次数: 1
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发表于 2016-11-14 16:05:22
