5、ML-kNN A lazy learning approach to multi-label learning

论文相关内容 本文中解决多标记问题的方法： 本文提出了一种基于k近邻算法的多标签懒惰学习方法——ML-KNN。具体来说，对于每个不可见的实例，首先确定其在训练集中的K个近邻。然后，根据从这些相邻实例的标签集中获得的统计信息，即每个可能类的相邻实例的数量，利用极大后验(maximum a posteriori, MAP)原则来确定不可见实例的标签集。 ML-KNN 看了周志华老师的多标签综述中此算法

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