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期刊论文
利用高斯域的半监督回归和主动学习
利用高斯域的半监督回归和主动学习
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lmd1028
【摘 要】
:
介绍一种定义近邻图上的高斯域(GF)及用于降维和分类的GF的相关知识,提出一种用于半监督回归的高斯域,能自动设置模型参数和近邻数,利用监督和无监督数据进行熵值查询选择从而进行主动学习。实验将其与半监督学习法进行比较并验证了GF的有效性。
【作 者】
:
崔鹏
张汝波
【机 构】
:
哈尔滨工程大学计算机学院,哈尔滨理工大学计算机学院
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2009年15期
【关键词】
:
高斯域
半监督回归
主动学习
熵
CHOLESKY分解
Gaussian fields(GF)
semi-supervised regression
act
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介绍一种定义近邻图上的高斯域(GF)及用于降维和分类的GF的相关知识,提出一种用于半监督回归的高斯域,能自动设置模型参数和近邻数,利用监督和无监督数据进行熵值查询选择从而进行主动学习。实验将其与半监督学习法进行比较并验证了GF的有效性。
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