رگرسیون خطی نیمهنظارتشده
رگرسیون خطی نیمهنظارتشده، یک مدل خطی را بر روی یک مجموعه داده کوچک برچسبدار برازش میدهد و سپس از مجموعه بزرگتری از مشاهدات بدون برچسب برای بهبود تخمین ضرایب و تعمیمپذیری بهره میبرد. با تولید برچسبهای کاذب برای نقاط بدون برچسب و پالایش تکراری مدل، به دقت پیشبینی بالاتری نسبت به یک مدل خطی کاملاً نظارتشده که تنها بر اساس برچسبهای اندک آموزش دیده است، دست مییابد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Linear Regression (Linear Model with Labeled and Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.
- انتشار برچسب (Label Propagation)یادگیری ماشین↔ compare
- رگرسیون خطی (یادگیری ماشین)یادگیری ماشین↔ compare
- رگرسیون خطی منظم شدهیادگیری ماشین↔ compare
- یادگیری نیمهنظارتشدهیادگیری ماشین↔ compare
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →