방법 증거 기록
Active learning Gaussian mixture model
Active Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typically those with highest predictive uncertainty — presents them to an oracle for labeling, and refits the GMM using EM on the growing labeled set. The result is a density model that matches full-data quality while requiring far fewer labeled examples.
원본 기록
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Active Learning with Gaussian Mixture Model
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- 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. · URL
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1), 1–114. Morgan & Claypool Publishers. · DOI 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018
큐레이션된 주장
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관련 방법
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