基于核策略的半监督学习方法
Semi-supervised Learning Method Based on Kernel Strategy作者机构：河北大学数学与计算机学院保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2009年第35卷第15期
页 面：170-172页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(60773062) 河北省教育厅基金资助项目(2006406)
摘 要：通过扩展核一致性方法,提出基于核策略的半监督学习算法GCM,研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系,对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明,使用指数度量的GCM算法的性能最优,而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最差。不同度量中的参数取值对算法的性能具有一定的影响。
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