Machine learningMachine learning

فرایند گوسی نیمه‌نظارت‌شده

فرایند گوسی نیمه‌نظارت‌شده، چارچوب احتمالی فرایند گوسی را برای بهره‌برداری از داده‌های بدون برچسب در کنار مجموعه‌ای کوچک از مشاهدات برچسب‌دار گسترش می‌دهد. با قرار دادن یک پیشین فرایند گوسی بر روی توابع و استفاده از ساختار هندسی آشکار شده توسط ورودی‌های بدون برچسب، پیش‌بینی‌کننده‌های دقیق‌تر و با کالیبراسیون بهتر نسبت به یک فرایند گوسی کاملاً نظارت‌شده، زمانی که برچسب‌ها کمیاب هستند، یاد می‌گیرد و آن را برای مسائل علمی و پزشکی که حاشیه‌نویسی در آن‌ها پرهزینه است، مناسب می‌سازد.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

منابع

  1. Lawrence, N. D., & Jordan, M. I. (2004). Semi-supervised learning via Gaussian processes. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 17, 753–760. MIT Press. link
  2. Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/semi-supervised-gaussian-process

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

ارجاع‌شده در

ScholarGateSemi-supervised Gaussian Process (Semi-supervised Gaussian Process Regression and Classification). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/semi-supervised-gaussian-process · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026