基于流形假設(shè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)：假定輸入概率密度p(x)和條件概率密度p(y|x)之間具有某種關(guān)聯(lián)，估計(jì)p(x)輔助對(duì)p(y|x)的估計(jì)以提升精度。流形假設(shè)，即輸入數(shù)據(jù)只出現(xiàn)在某個(gè)流形上，輸出則在該流形上平滑變化。
拉普拉斯正則化是把輸入數(shù)據(jù)在流形上進(jìn)行函數(shù)平滑的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，結(jié)合拉普拉斯矩陣(L=D-W)和圖論來解釋，通過從有標(biāo)簽的接點(diǎn)向沒有標(biāo)簽的接點(diǎn)傳播標(biāo)簽，相互連接的接點(diǎn)(樣本群)可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽的共享。
拉普拉斯正則化學(xué)習(xí)，可理解為沿著輸入樣本的流形計(jì)算路徑距離（圖論中為最短路徑），基于樣本間的最短路徑來求解其分類面，利用這樣的方法，可以把各個(gè)聚類中的所有樣本，都?xì)w類到相同的類別中。

理解拉普拉斯矩陣及其圖論解釋是重要。

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【IM】关于半监督学习的理解的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。