ScholarGate
Asistenti
Machine learningMachine learning

Regresioni logjistik gjysmë-mbikëqyrës

Regresioni logjistik gjysmë-mbikëqyrës zgjeron klasifikuesin logjistik standard duke përfshirë të dhëna pa etiketë gjatë stërvitjes. Duke përdorur mbështjellëse vetë-stërvitjeje, pritur-maksimizimi, ose përhapjeje etiketash, ai në mënyrë iterative cakton etiketa të buta shembujve pa etiketë dhe rafinon parametrat e modelit, duke përmirësuar përgjithësimin kur të dhënat e etiketuara janë të pakta në krahasim me të gjithë grupin e të dhënave.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Burimet

  1. Nigam, K., McCallum, A., Thrun, S., & Mitchell, T. (2000). Text classification from labeled and unlabeled documents using EM. Machine Learning, 39, 103–134. DOI: 10.1023/a:1007692713085
  2. Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Logistic Regression (Self-training and EM-based variants). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/machine-learning/semi-supervised-logistic-regression

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.

Compare side by side

Cituar nga

ScholarGateSemi-supervised Logistic Regression (Semi-supervised Logistic Regression (Self-training and EM-based variants)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/machine-learning/semi-supervised-logistic-regression · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026