למידה סמי-מפוקחת עם רגולריזציה
למידה סמי-מפוקחת עם רגולריזציה מוסיפה תרמי רגולריזציה מפורשים מבוססי גיאומטריה או גרף לפונקציית מטרה סמי-מפוקחת, כך שפונקציית ההחלטה משתנה באופן חלק על פני מרחב הנתונים (data manifold). שיטה זו, שפותחה לראשונה באמצעות רגולריזציית מניפולד (manifold regularization) (Belkin, Niyogi & Sindhwani, 2006), מנצלת את המבנה של דוגמאות מתויגות ולא מתויגות כאחד כדי ללמוד מודלים מדויקים יותר מאשר רגולריזציה מפוקחת בלבד כאשר נתונים מתויגים נדירים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Semi-Supervised Learning (Manifold Regularization and Graph-Based SSL). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- תהליך גאוסילמידת מכונה↔ compare
- אלגוריתם התפשטות התוויות (Label Propagation)למידת מכונה↔ compare
- רגרסיה לוגיסטית עם רגולריזציהלמידת מכונה↔ compare
- יער אקראי מרובע (Regularized Random Forest)למידת מכונה↔ compare
- למידה בפיקוח עצמילמידת מכונה↔ compare
- למידה מונחית-למחצהלמידת מכונה↔ compare