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主动学习是机器学习（更普遍的说是人工智能）的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。 主动学习是“一种学习方法，在这种方法中，学生会主动或体验性地参与学习过程，并且根据学生的参与程度，有不同程度的主动学习。” （Bonwell＆Eison 1991）Bonwell＆Eison（1991） 指出：“学生除了被动地听课以外，还从事其他活动。” 在高等教育研究协会（ASHE）的一份报告中，作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献，这些文献表明学生不仅要做听，还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读，写作，讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域，即知识，技能和态度（KSA）。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是，学生必须从事诸如分析，综合和评估之类的高级思维任务。
The Active and Noise-Tolerant Strategic Perceptron
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The Active and Noise-Tolerant Strategic Perceptron
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Gaussian-Process-based Adaptive Tracking Control with Dynamic Active Learning for Autonomous Ground Vehicles
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Hierarchical Semi-Supervised Active Learning for Remote Sensing
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Decomposition Sampling for Efficient Region Annotations in Active Learning
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Democratizing ML for Enterprise Security: A Self-Sustained Attack Detection Framework
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Approximate Optimal Active Learning of Decision Trees
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On Improving Deep Active Learning with Formal Verification
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Actively Learning Joint Contours of Multiple Computer Experiments
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ProSpero: Active Learning for Robust Protein Design Beyond Wild-Type Neighborhoods
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SAMOSA: Sharpness Aware Minimization for Open Set Active learning
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Personalized Semi-Supervised Federated Learning for Human Activity Recognition
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Myopic Bayesian Decision Theory for Batch Active Learning with Partial Batch Label Sampling
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参考链接
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