ScholarGate
Asisten
Machine learning

Propagasi Label

Propagasi Label adalah algoritma pembelajaran semi-terawasi berbasis graf yang diperkenalkan oleh Zhu dan Ghahramani pada tahun 2002 yang menyebarkan label kelas dari sejumlah kecil node berlabel ke sejumlah besar node tidak berlabel dengan secara iteratif mendifusikan informasi label di sepanjang tepi graf kesamaan, mengeksploitasi struktur manifold data.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

+17 more

Sumber

  1. Zhu, X., & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link
  2. Zhu, X., Ghahramani, Z., & Lafferty, J. (2003). Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML-2003), pp. 912–919. link
  3. Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/label-propagation

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

Dirujuk oleh

ScholarGateLabel Propagation (Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/machine-learning/label-propagation · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026