ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

Regulaarne pooljuhendatud õppimine

Regulaarne pooljuhendatud õppimine lisab pooljuhendatud eesmärgile eksplitsiitsed geomeetrilised või graafipõhised karistustermid, et otsustusfunktsioon muutuks andmejaotuse pinnal sujuvalt. Manifolduse regulariseerimise (Belkin, Niyogi & Sindhwani, 2006) kaudu alguse saanud meetod kasutab nii märgistatud kui ka märgistamata näidiste struktuuri, et õppida täpsemaid mudeleid kui ainult regulaarne juhendatud õppimine, kui märgistatud andmeid on vähe.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. Belkin, M., Niyogi, P., & Sindhwani, V. (2006). Manifold regularization: A geometric framework for learning from labeled and unlabeled examples. Journal of Machine Learning Research, 7, 2399–2434. link
  2. Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Semi-Supervised Learning (Manifold Regularization and Graph-Based SSL). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/regularized-semi-supervised-learning

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
ScholarGateRegularized semi-supervised learning (Regularized Semi-Supervised Learning (Manifold Regularization and Graph-Based SSL)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/machine-learning/regularized-semi-supervised-learning · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026