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針對傳統的主動學習算法只能處理中小型數據集的問題，提出一種基于MapReduce的大數據主動學習算法。首先，在有類別標簽的初始訓練集上，用極限學習機（ ELM）算法訓練一個分類器，并將其輸出用軟最大化函數變換為一個后驗概率分布。然后，將無類別標簽的大數據集劃分為Z個子集，并部署到Z個云計算節點上。在每一個節點，用訓練出的分類器并行地計算各個子集中樣例的信息熵，并選擇信息熵大的前q個樣例進行類別標注，將標注類別的Z×q個樣例添加到有類別標簽的訓練集中。重復以上步驟直到滿足預定義的停止條件。在Artificial、Skin、Statlog和Poker 4個數據集上與基于ELM的主動學習算法進行了比較，結果顯示，所提算法在4個數據集上均能完成主動樣例選擇，而基于ELM的主動學習算法只在規模最小的數據集上能完成主動樣例選擇。實驗結果表明，所提算法優于基于極限學習機的主動學習算法。
大數據具有以下幾個特征：海量（ Volume）、多模態（Variety）、變化速度快（Velocity）、蘊含價值高（Value）和可靠性高（ Veracity）。在大數據環境下，傳統的機器學習面臨著巨大的挑戰，其中也包括主動學習。主動學習算法大致可以分為兩大類：基于池的主動學習算法和基于流的主動學習算法。
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