Label Propagation
Label Propagation ialah algoritma pembelajaran separa-terawasi berasaskan graf yang diperkenalkan oleh Zhu dan Ghahramani pada tahun 2002 yang menyebarkan label kelas daripada sejumlah kecil nod berlabel kepada sejumlah besar nod tidak berlabel dengan secara berulang-ulang menyebarkan maklumat label di sepanjang tepi graf keserupaan, memanfaatkan struktur manifold data.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Sumber
- 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
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Graph Neural NetworkAnalisis Rangkaian↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Pengelompokan SpektralPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →