model-change-paper:二进制和多类模型的代码通过频谱截断实现更改主动学习

模型变更主动学习论文 （出现） 用于在基于图的半监督学习（GBSSL）范例中进行主动学习的Python代码。 实施在我的论文中完成的测试，该测试将很快出现并提交同行评审。 用法 要在此框架中运行测试， run_experiments_binary.py或run_experiments_multiclass.py编辑为 硬编码DATA_FILEPATH变量，用于指定*.npz文件的位置。 在列表变量acq_models指定要测试的采集功能（及其对应的基础GBSSL模型） acq_models可能选择： 收购功能： mc （型号更改）， uncertainty （不确定性）， vopt （vopt的）， sopt （SigmaOpt）， rand （随机） 二进制模型： gr （高斯回归）， log （Logistic损失）， probitnorm （ probitnorm正常）