隨著數據存儲技術、網絡技術和雲計算技術的快速發展, 數據正以前所未有的速度在不斷地增長和積累。在各種實際應用中, 需要處理的數據量越來越大。 而樣例選擇就是從包括冗餘或噪聲的海量數據中選擇重要數據的技術, 是機器學習的重要數據預處理步驟, 對後續學習算法的訓練及性能有很大的影響. 在機器學習中, 樣例選擇有兩種場景：一是主動學習場景, 二是監督學習場景. 本書結合作者及研究團隊近年來關於樣例選擇的研究成果, 系統介紹了兩種場景下樣例選擇的理論和方法以及兩種場景下樣例選擇之間的區別與聯繫。另外，本書內容涵還蓋了樣例選擇的最新研究進展。
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