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摘要在本文中，我们调查了三向决策理论（TWD）在机器学习（ML）中的应用，尤其是四个任务：弱监督的学习和多源数据管理，缺少数据管理，分类中的不确定性量化以及在聚类中的不确定性量化。对于这四个任务中的每项任务，我们都会提出对文献进行系统综述的结果，通过该结果，我们报告了当前最新状态的主要特征，以及文献中报告和可重复性水平的质量。为此，我们讨论了审查文章中发现的主要好处，局限性和问题，并给出了质量改进的明确指示和指示，这些指示和指示通过验证，报告和可重复性标准，准则和最佳实践，这些标准，指南和最佳实践最近出现在ML领域。最后，我们讨论了关于TWD的未来研究的更有前途和相关的方向。
机器学习任务中的三路决定
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