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Improving Active Learning through Uncertainty via Bayesian Representation
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内容提要
本研究提出了一种新方法，区分主动学习中的认知不确定性与固有不确定性。该策略结合概率论和可能性理论，在多类和二类分类问题中表现优异，适用于模拟和实际数据集。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，区分主动学习中的认知不确定性与固有不确定性。
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该策略结合概率论和可能性理论，形成了新的主动学习策略。
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在多类和二类分类问题中，该方法表现出强劲的性能。
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该方法在模拟数据集和现实数据集中均有显著效果。
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