利用高斯域的半监督回归和主动学习

摘要：

介绍一种定义近邻图上的高斯域(GF)及用于降维和分类的GF的相关知识,提出一种用于半监督回归的高斯域,能自动设置模型参数和近邻数,利用监督和无监督数据进行熵值查询选择从而进行主动学习.实验将其与半监督学习法进行比较并验证了GF的有效性.

关键词：高斯域、半监督回归、主动学习、熵、Cholesky分解

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：187-189