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基于差异半监督学习的相关理论分析
引用本文:姜震,詹永照. 基于差异半监督学习的相关理论分析[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 0(10)
作者姓名:姜震  詹永照
作者单位:江苏大学 计算机科学与通信工程学院 镇江212013
基金项目:国家自然科学基金项目,江苏大学高级人才启动基金项目
摘    要:基于差异的半监督学习属于半监督学习和集成学习的结合,是近年来机器学习领域的研究热点.但相关的理论研究较缺乏,且都未考虑存在分布噪声的情况.文中首先针对基于差异的半监督学习的特点,定义一种分类噪声和分布噪声的混合噪声(HCAD).其次给出算法在HCAD噪声下的可能近似正确(PAC)理论分析及其应用实例.最后基于投票边缘函数,推导出在HCAD噪声下多分类器系统的泛化误差上界,并给出相关证明.文中开展的理论研究可用于设计基于差异的半监督学习算法及评估算法的泛化能力,具有广阔的应用前景.

关 键 词:基于差异的半监督学习  噪声  可能近似正确(PAC)分析  泛化误差

Related Theoretical Analysis of Diversity-Based Semi-supervised Learning
JIANG Zhen,ZHAN Yong-Zhao. Related Theoretical Analysis of Diversity-Based Semi-supervised Learning[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2014, 0(10)
Authors:JIANG Zhen  ZHAN Yong-Zhao
Abstract:
Keywords:Diversity-Based Semi-supervised Learning  Noise  Probably Approximately Correct ( PAC) Analysis  Generalization Error
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