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基于密度分布的半监督回归算法研究
1
作者
张倩
李明
王雪松
《工矿自动化》
北大核心
2012年第3期29-30,共2页
提出了推导密度函数的基本假设,对密度函数进行了推导,通过密度函数实现了密度区域的划分;对同一密度范围内的未标签值标记的估计给出了具体的处理方法;最后介绍了基于密度分布的半监督回归算法的具体实现步骤。该算法实现了对未标签点...
提出了推导密度函数的基本假设,对密度函数进行了推导,通过密度函数实现了密度区域的划分;对同一密度范围内的未标签值标记的估计给出了具体的处理方法;最后介绍了基于密度分布的半监督回归算法的具体实现步骤。该算法实现了对未标签点的标记,能够减小对未标签点标签值的估计误差,提高估计的准确度。
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关键词
机器学习
半监督学习
回归算法
密度分布
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职称材料
题名
基于密度分布的半监督回归算法研究
1
作者
张倩
李明
王雪松
机构
中国矿业大学信电学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2012年第3期29-30,共2页
基金
国家自然科学基金项目(61072094
60804022)
江苏省2011年度普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX11-0318)
文摘
提出了推导密度函数的基本假设,对密度函数进行了推导,通过密度函数实现了密度区域的划分;对同一密度范围内的未标签值标记的估计给出了具体的处理方法;最后介绍了基于密度分布的半监督回归算法的具体实现步骤。该算法实现了对未标签点的标记,能够减小对未标签点标签值的估计误差,提高估计的准确度。
关键词
机器学习
半监督学习
回归算法
密度分布
Keywords
machine learning； semi-supervised learning； regression algorithm； density distribution
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于密度分布的半监督回归算法研究
张倩
李明
王雪松
《工矿自动化》
北大核心
2012
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