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用第三种贝叶斯定理求多标签分类——有简单方法何必用复杂的？
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作者以前研究语义信息论，最近研究了多标签分类基本方法，觉得，从语义通信的角度 看， 结合已有的方法，应该能得到更简单更合理的方法。下面是最近研究的一个总结。、 本文使用交叉熵方法，即用样本分布代替样本序列。
参考文献：
Wikipedia 的多标签学习介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-label_classification
张敏灵和周志华的多标签学习文章：A Review on Multi-Label Learning Algorithmshttp://cse.seu.edu.cn/people/zhangml/files/TKDE%2713.pdf
张敏灵等人关于二元关联的文章：http://cse.seu.edu.cn/people/zhangml/files/FCS%2717.pdf
本文作者的有关研究：http://survivor99.com/lcg/CM/Recent.html 其中有《从贝叶斯 推理到逻辑贝叶斯推理》后面简称《逻辑贝叶斯推理》。
全文见：http://survivor99.com/lcg/CM/Multi-Label_talk.pdf
https://blog.sciencenet.cn/blog-2056-1118578.html
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