半监督学习方法范文|基于自适应图的半监督学习方法

本文作者：梅松青；成功正常投稿发表论文到《计算机系统应用》2014年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：基于图的半监督学习方法中,图结构经常要预先设定,这就导致了在标签传递过程中,算法不能自适应地学习一个最优的图.为此,提出了一种基于自适应图的半监督学习方法.该方法通过迭代的优化方法同时学习到最优的图和标签.而且,在少量标记样本的情况下该方法也可以得到较高的分类准确率,并通过实验证明了该方法的有效性.
【论文正文预览】：在现实应用中,因为人力和时间的约束有标签的数据通常十分有限,未标记的数据非常容易收集.特别是在因特网高速发展的今天,网络上未标记标签的数据更是成千上万.如果只是使用少量的有标签的样本,学习到的模型很难具有较好的泛化能力;另一方面,如果仅仅使用没有标签的样本,例如
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：半监督学习标签传递优化算法分类准确率
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【稿件标题】：半监督学习方法范文|基于自适应图的半监督学习方法
【作者单位】：广州医科大学信息管理与信息系统系;
【发表期刊期数】：《计算机系统应用》2014年02期
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