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.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.