Label Propagation
Label Propagation — це графовий алгоритм напівкерованого навчання, представлений Zhu та Ghahramani у 2002 році, який поширює класові мітки від невеликої множини розмічених вузлів до великої множини нерозмічених вузлів шляхом ітеративного дифузійного поширення інформації про мітки вздовж ребер графа подібності, використовуючи структуру многовиду даних.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Графові нейронні мережіМережевий аналіз↔ compare
- Випадковий лісМашинне навчання↔ compare
- Спектральне кластеризаціяМашинне навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →