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基于问题转换的偏标记学习算法：原理、应用与创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，数据标注是构建有效模型的基石。传统的监督学习通常假设每个训练样本都拥有明确且唯一的标签，基于这些完全标记的数据，模型能够学习到输入特征与输出标签之间的映射关系，从而在新数据上进行准确预测。这种强监督假设在一些简单场景下取得了显著成功，例如在手写数字识别任务中，通过对大量带有明确数字标签的图像进行训练，模型可以高精度地识别新的手写数字图像。

然而，在现实世界的众多应用中，获取完全标记的数据面临着诸多挑战。一方面，数据标注往往需要耗费大量的人力、物力和时间成本。例如，在医疗图像分析中，医生需要花费