Распространение меток
Распространение меток — это основанный на графах алгоритм полуавтоматического обучения с учителем, представленный Чжу и Гахрамани в 2002 году, который распространяет метки классов из небольшого набора размеченных узлов на большой набор неразмеченных узлов путем итеративной диффузии информации о метках вдоль ребер графа сходства, используя структуру многообразия данных.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Графовая нейронная сетьСетевой анализ↔ compare
- Случайный лесМашинное обучение↔ compare
- Спектральная кластеризацияМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →