Poolt-juhendatud lähimate naabrite meetod (Semi-supervised K-Nearest Neighbors)
Poolt-juhendatud KNN laiendab klassikalist K-lähimate naabrite algoritmi, et kasutada suurt hulka märgistamata andmeid koos väikese märgistatud kogumiga. Ehitades KNN-graafi kõigi vaatluste üle ja levitades tuntud märgiseid graafi servade kaudu, tuletab meetod märgiseid märgistamata punktidele ilma iga proovi kuluka käsitsi märgistamise vajaduseta.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Siltide levitamineMasinõpe↔ võrdle
- Poolitatud Gaussi protsessMasinõpe↔ võrdle
- Poolitatud järelevalvega õppimineMasinõpe↔ võrdle
- Poolitatud masinõppe tugivektor (Semi-supervised Support Vector Machine)Masinõpe↔ võrdle
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →