关于具有部分反馈的多标签分类与排序
机器学习
2013-01-17 v3
摘要
我们提出了一种在部分信息设置下工作的新型多标签/排序算法。该算法基于二阶下降方法，并依赖上置信界来权衡探索与利用。我们在部分对抗设置中分析了该算法，其中协变量可以是对抗性的，但多标签概率受（广义）线性模型支配。我们证明了 的遗憾界，在多个方面改进了现有结果。我们通过在真实世界多标签数据集上与全信息基线进行对比，测试了上置信方案的有效性，通常可获得可比的性能。
引用
@article{arxiv.1207.0166,
title = {On Multilabel Classification and Ranking with Partial Feedback},
author = {Claudio Gentile and Francesco Orabona},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.0166},
year = {2013}
}