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ベイズ的半教師あり学習
ベイズ的半教師あり学習は、少数のラベル付きデータセットと多数のラベルなし観測の両方を用いて、モデルパラメータを推定し予測を行う確率的フレームワークである。欠損ラベルを潜在変数として扱い、パラメータに事前分布を置くことで、不確実性を自然に定量化しつつ、ラベルなしデータを利用して汎化性能を向上させる。
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出典
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- 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), 912–919. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Semi-supervised Learning (Probabilistic Inference with Labeled and Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-semi-supervised-learning
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