Boosting Semi-supervisionado
Boosting Semi-supervisionado é um paradigma de aprendizado de conjunto (ensemble learning) que estende algoritmos clássicos de boosting — como AdaBoost — para explorar dados rotulados e não rotulados. Ao propagar informações de rótulos através de uma estrutura de similaridade sobre instâncias não rotuladas, ele treina classificadores mais fortes do que o boosting puramente supervisionado quando os dados rotulados são escassos.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Boosting (Boosting with Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/semi-supervised-boosting
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