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近三年来半监督学习的国外顶级期刊论文,办监督的最新研究成果,Over the past three years semi-supervised learning of foreign top-level journal articles, to do oversight of the latest research results
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利用谱聚类方法在特
征向量空间中对原始样本数据进行重新表述使得在新表述中同一聚类中的样本能够更好地积聚在一起构建聚类核函数 并进而构造聚类核半监督支持向量机 使样本更好地满足半监督学习必须遵循的聚类假设 -Restated in the new formulation in the same cluster sample be better able to accumulate together to build the clustering of nuclear function and
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随机游走在计算机学科的信息检索领域已经得到了成功的应用,现在正被
越来越多地应用到机器学习和数据挖掘等领域。在此背景下,我们提出图上的
随机游走学习,创造性地将随机游走作为一项基本技术,用于改善传统的有监
督学习,半监督学习和无监督学习中的困难问题-Random walk has been successfully applied in computer science, information retrieval, is now being increasingly applied
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