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[学位论文] 作者：龚彦鹭,,
来源：重庆师范大学 年份：2020
在现实世界中,存在相当一部分数据集由大量的无标记样本和少量的有标记样本组成,由此产生了半监督学习。半监督学习通过少量的有标记样本和大量的无标记样本来进行模式识别工作,在减少人工标注成本的同时较准确的进行分类工作。此外,半监督学习的另一大优点是其......
[期刊论文] 作者：龚彦鹭, 吕佳,,
来源：计算机应用 年份：2019
针对协同训练算法对模糊度高的样本容易标记错误导致分类器精度降低和协同训练在迭代时选择加入的无标记样本隐含有用信息不够的问题,提出了一种结合主动学习和密度峰值聚类...
[期刊论文] 作者：龚彦鹭, 吕佳,,
来源：计算机工程与应用 年份：2019
针对协同训练方法在迭代时选择加入的无标记样本所隐含的有用信息不够,以及协同训练方法多个分类器标记不一致带来错误标记无标记样本的问题,提出了一种结合半监督聚类和加权...
[期刊论文] 作者：龚彦鹭, 吕佳,
来源：计算机工程与应用 年份：2018
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