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內容簡介： 多标记学习指一个样本可能对应多个语义标记的学习框架，在文本分类、基因功能分类、图像识别等领域广泛存在。多标记学习因其问题的复杂性及广泛的应用背景，得到了越来越多的重视与研究。多标记学习的研究主要围绕降低特征空间或标记空间的复杂性，提高多标记学习算法的精度而展开。本书主要介绍多标记分类、多标记特征降维、标记关系分析及多标记决策知识获取的理论、模型和方法，并力求展现多标记学习领域的**研究成果。

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