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文檔簡介
1、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能極大程度地受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。大多數(shù)真實世界的分類任務(wù)中，不可避免地存在各種各樣的標(biāo)簽錯誤，即類噪聲。學(xué)術(shù)界提出了不少噪聲處理算法，這些算法包括利用學(xué)習(xí)算法本身的健壯性減少噪聲的影響、采用噪聲過濾策略移除錯誤數(shù)據(jù)、以及采用噪聲糾正策略恢復(fù)正確數(shù)據(jù)。由于目前存在的噪聲處理方法存在一些缺陷，在高噪聲水平下性能不穩(wěn)定，且很難應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的環(huán)境。
因此，本文將傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型與最新的知識圖譜技術(shù)相結(jié)合，提出了一
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