সেমি-সুপারভাইজড কে-নিয়াররেস্ট নেইবারস
সেমি-সুপারভাইজড KNN ক্লাসিক K-নিয়াররেস্ট নেইবারস অ্যালগরিদমকে প্রসারিত করে, যাতে অল্প সংখ্যক লেবেলযুক্ত ডেটার পাশাপাশি প্রচুর পরিমাণে লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করা যায়। সমস্ত পর্যবেক্ষণের উপর একটি KNN গ্রাফ তৈরি করে এবং গ্রাফের প্রান্তগুলির মাধ্যমে পরিচিত লেবেলগুলি প্রচার করে, এই পদ্ধতিটি প্রতিটি নমুনার ব্যয়বহুল ম্যানুয়াল অ্যানোটেশন ছাড়াই লেবেলবিহীন পয়েন্টগুলির জন্য লেবেল অনুমান করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Zhu, X. & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B. & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- লেবেল প্রোপাগেশনযন্ত্র শিখন↔ তুলনা করুন
- Semi-supervised Gaussian Processযন্ত্র শিখন↔ তুলনা করুন
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ তুলনা করুন
- Semi-supervised Support Vector Machineযন্ত্র শিখন↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →