利用高斯域的半监督回归和主动学习

• 作者: 崔鹏 张汝波
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯域 半监督回归 主动学习 熵 Cholesky分解
• 年，卷（期）: 2009,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-189
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.15.065

摘要

介绍一种定义近邻图上的高斯域(GF)及用于降维和分类的GF的相关知识,提出一种用于半监督回归的高斯域,能自动设置模型参数和近邻数,利用监督和无监督数据进行熵值查询选择从而进行主动学习.实验将其与半监督学习法进行比较并验证了GF的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张汝波	哈尔滨工程大学计算机学院	110	1870	20.0	39.0
2	崔鹏	哈尔滨工程大学计算机学院	10	36	4.0	6.0