一种基于历史评估结果的主动学习算法

摘要

本发明涉及一种基于历史评估结果的主动学习算法，其特征在于，包括以下内容：1)采用已标注样本集，对任务模型进行初始化；2)根据未标注样本集中未标注样本的历史评估结果的加权和/历史评估结果的波动性/排序模型的排序结果，选出未标注样本集中的部分未标注样本；3)对选出的未标注样本进行标注并加入到已标注样本集中，训练和更新任务模型；4)重复步骤2)～3)，直至训练和更新后的任务模型在测试集上的表现满足预先设定的要求，本发明可以广泛应用于机器学习领域中。