机电工程
機電工程
궤전공정
MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
2009年
12期
41-44
,共4页
集成学习%选择性集成%半监督学习%选择性集成算法
集成學習%選擇性集成%半鑑督學習%選擇性集成算法
집성학습%선택성집성%반감독학습%선택성집성산법
为了提高集成学习在小数据量的有标记样本问题中的性能,结合半监督学习和选择性集成学习,提出了一种基于半监督回归的选择性集成算法SSRES.一方面,充分利用大量的未标记样本来辅助有标记样本的学习;另一方面,使用选择性集成学习进一步提高学习系统的泛化能力.实验结果表明,SSRES算法能够利用未标记样本和选择性集成技术提高学习器的性能.
為瞭提高集成學習在小數據量的有標記樣本問題中的性能,結閤半鑑督學習和選擇性集成學習,提齣瞭一種基于半鑑督迴歸的選擇性集成算法SSRES.一方麵,充分利用大量的未標記樣本來輔助有標記樣本的學習;另一方麵,使用選擇性集成學習進一步提高學習繫統的汎化能力.實驗結果錶明,SSRES算法能夠利用未標記樣本和選擇性集成技術提高學習器的性能.
위료제고집성학습재소수거량적유표기양본문제중적성능,결합반감독학습화선택성집성학습,제출료일충기우반감독회귀적선택성집성산법SSRES.일방면,충분이용대량적미표기양본래보조유표기양본적학습;령일방면,사용선택성집성학습진일보제고학습계통적범화능력.실험결과표명,SSRES산법능구이용미표기양본화선택성집성기술제고학습기적성능.
