周志华团队：深度森林挑战多标签学习，9大数据集超越传统方法

点击上方“CVer”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文授权转载自：新智元    编辑：肖琴【导读】南京大学周志华团队最新研究首次将深度森林引入到多标签学习中，提出多标签深度森林方法MLDF，在9个基准数据集上都实现了最佳的性能。https://arxiv.org/abs/1911.065572017年，南京大学机器学习与数据挖掘研究所（简称LAMDA 团队）的周志华教授与他的团队，提出了“深度森林”(Deep forest)：一种基于树的方法，拓展了深度学习的体系。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。深度森林 gcForest 模型结构周 ………………………………