【摘 要】
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构造性机器学习（cML）算法在训练分类器时需要大量有标记样本，而获取这些有标记样本十分困难。为此，提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本，采用不同策
【机 构】
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安徽大学．智能计算与信号处理教育部重点实验室,数学科学学院
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构造性机器学习（cML）算法在训练分类器时需要大量有标记样本，而获取这些有标记样本十分困难。为此，提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本，采用不同策略构造3个差异较大的初始覆盖分类网络，用于对未标记数据进行标记，再将B标记数据加入到训练样本中，调整各分类网络参数，反复进行上述过程，直至获得稳定的分类器。实验结果证明，与CML算法和基于NB分类器的半监督学习算法相比，该方法的分类准确率更高。
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