ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

Poolitatud järelduslik lineaarregressioon

Poolitatud järelduslik lineaarregressioon sobitab lineaarse mudeli väikesele märgistatud andmestikule ja seejärel kasutab suuremat hulka märgistamata vaatlusi, et parandada koefitsientide hinnanguid ja üldistusvõimet. Luues märgistamata punktidele pseudo-sildid ja iteratiivselt mudelit täiustades saavutab see parema ennustusjõudluse kui puhtalt järelduslik lineaarne mudel, mis on treenitud ainult nappide siltide alusel.

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. Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
  2. Zhou, Z.-H., & Li, M. (2005). Semi-supervised regression with co-training. Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 908–913. link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Linear Regression (Linear Model with Labeled and Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/semi-supervised-linear-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
ScholarGateSemi-supervised Linear Regression (Semi-supervised Linear Regression (Linear Model with Labeled and Unlabeled Data)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/machine-learning/semi-supervised-linear-regression · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026