Tri-Training相关论文
驾驶风格主要指驾驶员的驾驶习惯,多通过驾车时的行为特征进行定义。驾驶风格与智能交通、无人驾驶、保险理赔都有着千丝万缕的联......
随着互联网、信息技术及存储技术的快速发展,数据量呈指数增长,获取大量有标记数据样本十分困难,而获取大量未标记数据样本相对容......
自2007年第一个P2P平台拍拍贷在我国成立以来,P2P行业在我国得到了迅猛的发展,在促进我国经济发展、解决小微企业和个人融资需求方......
在众包学习中,使用标记集成算法得到的集成标记中仍然存在一定程度的标记噪声.本文受三重训练思想的启发,提出了一种基于tri-train......
随着污水处理过程日趋复杂,易测量变量和难测量变量的比例严重失衡,传统的监督性软测量建模方法已经无法满足需求。针对这一问题,......
弱监督关系抽取利用已有关系实体对从文本集中自动获取训练数据,有效解决了训练数据不足的问题。针对弱监督训练数据存在噪声、特......
半监督学习和主动学习是机器学习的两个重要研究领域.半监督学习通过利用有标记样本训练分类器标注未标记样本,来增加标记样本的数......
提出了一种基于Hu矩的以支持向量机(Support Vector Machine)为基分类器的Tri-Training分类器。首先采用背景差分法得到运动人体轮......
Tri—training能有效利用无标记样例提高泛化能力．针对Tri—training迭代中无标记样例常被错误标记而形成训练集噪声，导致性能不稳定......
摘要：随着数据挖掘在现代社会生产活动中扮演着越来越重要的角色，在计算机科学和其他相关领域中它都受到了很大的重视。在这篇文章中......
由于Tri-training半监督学习方法对分类算法和样本类型要求比较宽松,并且算法运行速度较快,故采用其进行中文短语的翻译自由度的计......
协同训练可以提高半监督分类器的分类精度,而如何构建具有冗余特性的训练集是其关键所在。依据遥感影像的纹理特征,提出了基于纹理......
随着生物医学文献的快速增长，在海量的生物医学文献中存在大量有关疾病、病症和治疗物质的信息，这些信息对疾病的治疗和药物的研制有......
半监督学习是一种结合监督学习与无监督学习的学习方法,通过利用未标记数据,提高标记数据所建立模型的效果,目的是减少传统的机器......
为提高垃圾邮件检测精度,提出一种基于ECVM的Tri-training半监督垃圾邮件检测算法,兼顾了Tri-training算法的准确性和ECVM算法处理......
评价单元的识别是情感倾向性分析中重要的一步,但由于标注语料匮乏,大多数研究集中在用人工构建规则、模板来识别评价单元的方法上......
随着计算机技术在各个方面的快速发展,数据获取能力和数据存储技术的不断进步,大量带有丰富信息的多样化数据随之出现。由于数据数......
Tri-Training是一种半监督学习算法,在少量标记数据下,通过三个不同的分类器,从未标记样本中采样并标记新的训练数据,作为各分类器......
数据流分类是数据挖掘领域的重要研究任务之一,已有的数据流分类算法大多是在有标记数据集上进行训练,而实际应用领域数据流中有标......
随着我国与柬埔寨国家的交流合作日益频繁,进行柬埔寨的自然语言处理工作变得尤为重要。由于不同语言之间存在较大的差异,因此,其......
随着World Wide Web的迅猛发展,Web信息呈现出爆炸式指数级涌现,催生了搜索引擎这一激动人心的研究领域。各种搜索引擎已经成为人......
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提出了一种基于半监督学习机制的JPEG隐密分析方法。通过三类DCT域统计特征和多超球面OC-SVM算法构建三种独立的隐密分析方法,并以......
事件关系检测是一项深入判定两两事件之间相关性以及具有何种逻辑关系的自然语言处理技术。其核心任务是以事件为基本语义单元,通......
针对虚假评论会误导用户的偏向并使其利益遭受损失以及大规模人工标注评论的代价过高等问题,通过利用以往迭代过程中生成的分类模......
提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标......
随着信息技术与网络平台的迅速发展,越来越多的用户喜欢通过电商平台进行网上购物。由于线上购物使用户无法直接接触商品实体,以及......
随着互联网、电子数码设备的飞速发展和广泛使用,尤其是新型崛起的社交软件(网络)微信、QQ、微博充斥在人们的生活中,每天涌现的数......
行人检测是计算机视觉领域一个经典的研究课题。同时,它也是车辆辅助驾驶、智能视频监控等计算机视觉应用的关键技术,具有很高的应......
随着互联网的飞速发展，针对数字媒体隐写秘密信息的技术也逐渐兴起，随之而来的安全问题也越来越严重。因此，作为对抗隐写技术的隐写检......
传统神经网络具有结构复杂、学习性能差及速度慢等缺点。支持向量机具有很好的泛化能力,但难以解决多分类问题。张铃教授等在对神......
Tri-Training是半监督协同训练的代表性算法之一,它运用统计技术标记置信度,并结合噪音学习理论进行无标记样本分类。当扩充样本训......
期刊
传统的多标记学习是监督意义下的学习,它要求获得完整的类别标记.但是当数据规模较大且类别数目较多时,获得完整类别标记的训练样......
随着数字视频采集设备的广泛应用和计算机网络技术的飞速发展，网络上的视频数据呈现爆炸性增长，视频复制检测技术能够在众多视频数据......
文物是研究人类文明、历史、社会的重要物质“证据”。近年来,随着国家对于文物保护工作的关注,文物的宣传形式趋于多样化,人们对......
为了有效地综合利用图像的多种底层特征进行图像检索,提出将Tri-training方法应用于图像检索过程,将图像的颜色、纹理和形状特征进......
随着社交网络的发展，推荐系统日趋重要，而冷启动问题是推荐系统中的关键问题。设计了一种基于上下文的半监督学习框架TSEL，对矩阵分解......
期刊
针对基于监督学习的入侵检测算法需要的大量有标签数据难以收集,无监督学习算法准确率不高,且对R2L及U2R两类攻击检测率低等问题,......
当前机器学习面临的主要问题之一是如何有效地处理海量数据，而标记训练数据是十分有限且不易获得的。提出了一种新的半监督SVM算法，......
