Methodenbewijsdossier
Label Propagation
Label Propagation is a graph-based semi-supervised learning algorithm introduced by Zhu and Ghahramani in 2002 that spreads class labels from a small set of labeled nodes to a large set of unlabeled nodes by iteratively diffusing label information along the edges of a similarity graph, exploiting the manifold structure of the data.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning)
Taxonomisch methodendossier · ml-model / machine-learning
- Zhu, X., & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. · URL
- 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. · URL
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. · ISBN 978-0-262-03358-9
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Nog geen gecureerde claims
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.