Semi-supervised Boosting
Semi-supervised Boosting is een ensemble learning-paradigma dat klassieke boosting-algoritmen — zoals AdaBoost — uitbreidt om zowel gelabelde als ongelabelde gegevens te benutten. Door labelinformatie te propageren via een similariteitsstructuur over ongelabelde instanties, traint het sterkere classificatoren dan louter gesuperviseerde boosting wanneer gelabelde gegevens schaars zijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Mallapragada, P. K., Jin, R., Jain, A. K., & Liu, Y. (2009). SemiBoost: Boosting for Semi-supervised Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 31(11), 2000–2014. DOI: 10.1109/TPAMI.2008.235 ↗
- Bennett, K. P., & Demiriz, A. (1999). Semi-supervised Support Vector Machines. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 11, 368–374. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Boosting (Boosting with Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/semi-supervised-boosting
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.
- AdaBoostMachine learning↔ compare
- Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Label PropagationMachine learning↔ compare
- Semi-supervised LearningMachine learning↔ compare
- XGBoostMachine learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →