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陈珩

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：北京航空航天大学数学与系统科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇回归函数
  • 1篇半监督学习

机构

  • 1篇北京航空航天...

作者

  • 1篇吴纪桃
  • 1篇陈珩
  • 1篇陈迪荣

传媒

  • 1篇中国科学：数...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于扩散矩阵的半监督回归学习被引量：1
2014年
半监督学习算法用到标记和未标记的样本.大量的实验表明,利用无标记样本可以改进学习算法的逼近性能.然而,当样本数增加时,逼近性能的定量分析几乎没有.本文构造基于扩散矩阵的一种半监督学习算法,建立逼近阶.结果还量化地说明,未标记样本的使用可以减少逼近误差.
陈珩吴纪桃陈迪荣
关键词：半监督学习回归函数
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