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DOI：10.1016/j.patcog.2025.112515.png)
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摘要
En 中文
• 大型数据集对机器学习算法提出了显著的计算挑战。
• 并非所有数据片段对于有效学习都具有同等重要性。
• 对数据集中不确定性的表征有助于识别最关键的数据片段。
• 聚焦于这些关键片段，可使机器学习算法在保持结果质量的同时比使用完整数据集学习得更快。
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
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