Semi-supervised learning based on high density region estimation
Chen, Hong1,2; Li, Luoqing1; Peng, Jiangtao3
2010-09-01
发表期刊NEURAL NETWORKS
卷号23期号:7页码:812-818
文章类型Article
摘要In this paper, we consider local regression problems on high density regions. We propose a semi-supervised local empirical risk minimization algorithm and bound its generalization error. The theoretical analysis shows that our method can utilize unlabeled data effectively and achieve fast learning rate. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
关键词Semi-supervised Learning Local Risk Minimization Density Estimation Error Analysis Learning Rate
WOS标题词Science & Technology ; Technology ; Life Sciences & Biomedicine
关键词[WOS]SUBSPACE INFORMATION CRITERION ; ERROR-BOUNDS ; CLASSIFICATION ; REGULARIZATION ; APPROXIMATION ; DESIGN
收录类别SCI
语种英语
WOS研究方向Computer Science ; Neurosciences & Neurology
WOS类目Computer Science, Artificial Intelligence ; Neurosciences
WOS记录号WOS:000281005300004
引用统计
被引频次:6[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/9991
专题智能制造技术与系统研究中心_多维数据分析
作者单位1.Hubei Univ, Fac Math & Comp Sci, Wuhan 430062, Peoples R China
2.Huazhong Agr Univ, Coll Sci, Stat Res Inst, Wuhan 430070, Peoples R China
3.Chinese Acad Sci, Inst Automat, Beijing 100080, Peoples R China
推荐引用方式
GB/T 7714
Chen, Hong,Li, Luoqing,Peng, Jiangtao. Semi-supervised learning based on high density region estimation[J]. NEURAL NETWORKS,2010,23(7):812-818.
APA Chen, Hong,Li, Luoqing,&Peng, Jiangtao.(2010).Semi-supervised learning based on high density region estimation.NEURAL NETWORKS,23(7),812-818.
MLA Chen, Hong,et al."Semi-supervised learning based on high density region estimation".NEURAL NETWORKS 23.7(2010):812-818.
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