1) incremental active learning
主动式增量学习
1.
Firstly, an SVM-based incremental active learning method is performed to adapt users parameters of strokes.
提出一种在线草图识别用户适应性解决方法 ,该方法分别采用支撑向量机主动式增量学习和动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别 支撑向量机主动式增量学习方法通过主动“分析”用户增量数据 ,并根据用户反馈从中选择重要数据作为训练样本 ,可有效地鉴别用户手绘笔划特征 ,快速地识别用户输入笔划 动态用户建模技术则采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程 ,有效捕捉用户的复杂图形手绘习惯 ,进而利用模糊匹配在草图绘制过程中预测和识别复杂图形 实验表明 :该方法具有很好的效果 ,为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供参
2) Incremental learning
增量式学习
1.
Improved algorithm for incremental learning based on rough sets theory;
一种基于粗集理论的增量式学习改进算法
2.
Improved incremental learning algorithm based on rough sets theory;
一种改进的基于粗糙集的增量式学习算法
3.
A kind of incremental learning method based on rough sets is proposed here in rules induction system to acquire rule knowledge database.
将Rough集理论应用于规则归纳系统,提出了一种基于粗糙集获取规则知识库的增量式学习方法,能够有效处理决策表中不一致情形,采用启发式算法获取决策表的最简规则,当新对象加入时在原有规则集基础上进行规则知识库的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规获取算法。
3) Active learning
主动式学习
1.
The algorithm combines active learning,biased classification and incremental learning to model the small sample biased learning problem in relevance feedback process.
该算法将主动式学习、有偏分类和增量学习结合起来,对相关反馈过程中的小样本有偏学习问题进行建模。
5) Initiative Study Pattern
主动型学习模式
1.
Discussion on Initiative Study Pattern And Development of New Courseware Based On Network;
网络环境下主动型学习模式探讨及课件设计
6) initiative knowledge learning
主动式知识学习
1.
An initiative knowledge learning algorithm based on system uncertainty;
一种基于系统不确定性的主动式知识学习算法
补充资料：部分学习与整体学习
部分学习与整体学习
part learning and whole learning
部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中，根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分，每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲，整体学习的效果优于部分学习。但是，课题复杂彼此没有意义联系的材料，用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料，用整体学习的效果好。在进行学习时，可以将部分学习与整体学习结合起来，先进行整体学习再进行部分学习，或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习，效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条