Machine learningMachine learning

Semi-supervised Logistic Regression

আধা-পর্যবেক্ষিত লজিস্টিক রিগ্রেশন (Semi-supervised logistic regression) স্ট্যান্ডার্ড লজিস্টিক ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণকালে অচিহ্নিত ডেটা (unlabeled data) অন্তর্ভুক্ত করে প্রসারিত করে। সেলফ-ট্রেনিং (self-training), এক্সপেক্টেশন-ম্যাক্সিমাইজেশন (expectation-maximization), বা লেবেল-প্রোপাগেশন (label-propagation) র‍্যাপার ব্যবহার করে, এটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে অচিহ্নিত উদাহরণগুলিতে সফট লেবেল (soft labels) নির্ধারণ করে এবং মডেল প্যারামিটার পরিমার্জন করে, সম্পূর্ণ ডেটাসেটের তুলনায় যখন চিহ্নিত ডেটা (labeled data) দুষ্প্রাপ্য থাকে তখন সাধারণীকরণ (generalization) উন্নত করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Nigam, K., McCallum, A., Thrun, S., & Mitchell, T. (2000). Text classification from labeled and unlabeled documents using EM. Machine Learning, 39, 103–134. DOI: 10.1023/a:1007692713085
  2. 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 Logistic Regression (Self-training and EM-based variants). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/semi-supervised-logistic-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateSemi-supervised Logistic Regression (Semi-supervised Logistic Regression (Self-training and EM-based variants)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/semi-supervised-logistic-regression · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026