【摘 要】
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半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,
【机 构】
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中央广播电视大学计算机科学与技术系,北京交通大学计算机应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60975078）资助
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半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,在每个视图内的学习过程中以函数光滑性为约束条件,在多个视图的协同学习过程中以函数一致性为约束条件,创新性地提出一种两个层次的正则化算法,同时使用函数的光滑性和一致性进行正则化。实验表明,该算法较仅使用光滑性或仅使用一致性的正则化方法在预测性能上有显著提高。
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