सक्रिय शिक्षण के-निकटतम पड़ोसी (Active Learning K-Nearest Neighbors)
सक्रिय शिक्षण के-निकटतम पड़ोसी (Active Learning K-Nearest Neighbors) के-निकटतम पड़ोसी (KNN) की उदाहरण-आधारित भविष्यवाणी को एक पुनरावृत्तीय क्वेरी रणनीति के साथ जोड़ता है जो एनोटेशन के लिए सबसे अधिक जानकारीपूर्ण बिना लेबल वाले उदाहरणों का चयन करती है। मॉडल केवल उन उदाहरणों के लिए लेबल का अनुरोध करता है जहां पड़ोस वोट मार्जिन सबसे संकीर्ण होते हैं, जो पूरी तरह से पर्यवेक्षित KNN की तुलना में बहुत कम लेबल वाले उदाहरणों के साथ प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करता है।
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स्रोत
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Zhu, X., Lafferty, J., & Ghahramani, Z. (2003). Combining active learning and semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the ICML 2003 Workshop on the Continuum from Labeled to Unlabeled Data, 58–65. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with K-Nearest Neighbors Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/active-learning-k-nearest-neighbors
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