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Greedy K-center

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8月25日
11:15
11:15官方账号arXiv cs.LG@Siddharth Chilamkur, Dorit S. Hochbaum
本文评估了Greedy K-center在多种度量空间中的性能，包括原始特征空间、线性判别分析空间和模型推导概率空间。实验结果表明，将未标记实例映射到预测概率空间并按熵加权通常优于其他选项。
论文主动学习Greedy K-center度量空间
推荐理由：这篇论文评估了Greedy K-center在主动学习选择中的性能，对于对主动学习感兴趣的人来说是个不错的参考。
原文