【摘 要】
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半监督学习研究主要关注当训练数据的部分信息缺失的情况下,如何获得具有良好性能和推广能力的学习机器。本文我们提出了一种基于核优化的半监督学习框架,将数据嵌入到高维特
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半监督学习研究主要关注当训练数据的部分信息缺失的情况下,如何获得具有良好性能和推广能力的学习机器。本文我们提出了一种基于核优化的半监督学习框架,将数据嵌入到高维特征空间,从而与线性分类器等价。在核的设计上,采用了基于谱分解的无监督核设计,提出了学习边界,通过最小化边界来获得最优核表示。通过实验,对不同的核方法进行了比较,证明了我们结论的正确性。
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