【摘 要】
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在机器学习中,传统方法通过学习对有标记样本来构建模型,通常需要设置大量的有标记样本来增加模型的泛化能力。但是在大多数情况下,获取有标记样本花费的成本是比较大的并且困难。因此,在数据集中只有少量样本有标签的情况下,有效利用未标记样本来提高模型的泛化性能,已经成为了机器学习中一个值得研究的方向。半监督学习结合了传统方法的特点,可以有效使用有标记样本和未标记样本来获取较好泛化性能的分类器。本文通过考虑数
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在机器学习中,传统方法通过学习对有标记样本来构建模型,通常需要设置大量的有标记样本来增加模型的泛化能力。但是在大多数情况下,获取有标记样本花费的成本是比较大的并且困难。因此,在数据集中只有少量样本有标签的情况下,有效利用未标记样本来提高模型的泛化性能,已经成为了机器学习中一个值得研究的方向。半监督学习结合了传统方法的特点,可以有效使用有标记样本和未标记样本来获取较好泛化性能的分类器。本文通过考虑数据样本的可靠性对半监督学习进行了研究,主要工作如下:第一,建立多分类的Laplacian最小二乘法。有半监督学习算法Laplacian最小二乘法（LapRLS）在分类上主要是针对解决二分类问题,因此根据两分类LapRLS,提出多分类LapRLS,通过求解单个方程,可以实现多分类。从而减少计算复杂度,并且消除求解多个分类器之间的模糊区域。第二,建立基于L21范数的自适应风险度的安全半监督学习方法。过去的方法大多数并没有同时考虑有标记和未标记样本的风险;此外,在以往的方法中,多数方法的风险度只依靠人为设定判定,而非使用函数自适应调节。此方法通过使用L21范数和Laplacian最小二乘法的结合建立范式,形成安全半监督学习的目标函数,能够自适应判定数据集中标记样本和未标记样本的风险度。第三,建立基于Lp范数的自适应安全半监督学习方法。为了更好的考虑到标记样本的可靠性,在学习过程中发现基于capped Lp范数方法对标记样本的噪声具有良好的鲁棒性。通过在安全半监督中加入基于图上限的Lp范数方法,建立基于capped Lp范数的自适应风险度的安全半监督学习模型。此种方法能够同时降低标记样本和未标记样本的风险度且对有标记样本具有很强的鲁棒性。两种方法都基于标准数据集进行实验,并与其他算法进行对比,两种方法在多数数据集上都具有优势,表明了算法是可行有效的,具有较好的泛化能力。
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