Iezīmju izplatīšana
Iezīmju izplatīšana ir uz grafiem balstīts daļēji uzraudzīts mācīšanās algoritms, ko 2002. gadā ieviesa Zhu un Ghahramani. Tas izplata klašu iezīmes no nelielas iezīmētu mezglu kopas uz lielu neiezīmētu mezglu kopu, iteratīvi izplatot iezīmju informāciju pa līdzības grafa malām, izmantojot datu daudzveidīgo struktūru.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Avoti
- Zhu, X., & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link ↗
- 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 ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Grafu neironu tīklsTīklu analīze↔ compare
- Random ForestMašīnmācīšanās↔ compare
- Spektrālā klasterizācijaMašīnmācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →