Semi-supervised Gradient Boosting
Semi-supervised gradient boosting combines gradient boosted trees with self-training or pseudo-labeling to exploit large pools of unlabeled data alongside a small labeled set. An initial GBM fit on labeled data assigns confident predictions to unlabeled examples; those pseudo-labeled points are folded back into training and the model is re-boosted, iterating until convergence. This allows practitioners to harness cheap unlabeled data when labels are scarce or expensive.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- Yarowsky, D. (1995). Unsupervised word sense disambiguation rivaling supervised methods. Proceedings of ACL 1995, 189–196. (Foundational self-training framework underlying pseudo-label approaches.) · URL
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. · ISBN 978-0-262-03358-9
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.