Semi-supervised K-nearest neighbors
Semi-supervised KNN extends the classic K-nearest neighbors algorithm to exploit large pools of unlabeled data alongside a small labeled set. By building a KNN graph over all observations and propagating known labels through the graph's edges, the method infers labels for unlabeled points without requiring expensive manual annotation of every sample.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- Zhu, X. & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. · 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.