Cotraining
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1. Semi-supervised learning based in disagreement by similarity / Classificação semi-supervisionada baseada em desacordo por similaridade
Semi-supervised learning is a machine learning paradigm in which the induced hypothesis is improved by taking advantage of unlabeled data. Semi-supervised learning is particularly useful when labeled data is scarce and difficult to obtain. In this context, the Cotraining algorithm was proposed. Cotraining is a widely used semisupervised approach that assumes
Publicado em: 2010
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2. Aprendizado semissupervisionado multidescrição em classificação de textos / Multi-view semi-supervised learning in text classification
Semi-supervised learning algorithms learn from a combination of both labeled and unlabeled data. Thus, they can be applied in domains where few labeled examples and a vast amount of unlabeled examples are available. Furthermore, semi-supervised learning algorithms may achieve a better performance than supervised learning algorithms trained on the same few la
Publicado em: 2010
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3. Relations among rankings, ROC analysis and calibration applied to machine learning / Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina
Aprendizado supervisionado tem sido principalmente utilizado para classificação. Neste trabalho são mostrados os benefícios do uso de rankings ao invés de classificação de exemplos isolados. Um rankeador é um algoritmo que ordena um conjunto de exemplos de tal modo que eles são apresentados do exemplo de maior para o exemplo de menor expectativa de
Publicado em: 2008
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4. "New approaches in machine learning for rule generation, class imbalance and rankings" / "Novas abordagens em aprendizado de máquina para a geração de regras, classes desbalanceadas e ordenação de casos"
Algoritmos de aprendizado de máquina são frequentemente os mais indicados em uma grande variedade de aplicações de mineração dados. Entretanto, a maioria das pesquisas em aprendizado de máquina refere-se ao problema bem definido de encontrar um modelo (geralmente de classificação) de um conjunto de dados pequeno, relativamente bem preparado para o a
Publicado em: 2006
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5. O algoritmo de aprendizado semi-supervisionado co-training e sua aplicação na rotulação de documentos / The semi-supervised learning algorithm co-training applied to label text documents
Em Aprendizado de Máquina, a abordagem supervisionada normalmente necessita de um número significativo de exemplos de treinamento para a indução de classificadores precisos. Entretanto, a rotulação de dados é freqüentemente realizada manualmente, o que torna esse processo demorado e caro. Por outro lado, exemplos não-rotulados são facilmente obtido
Publicado em: 2004