【摘 要】
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半监督学习是人工智能研究领域中的重要课题,结合有监督学习和无监督学习的优点来提高学习器的性能。针对有监督分类和无监督分类不能充分利用已标记样本和未标记样本的问题,
【机 构】
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南阳师范学院生命科学与技术学院,南阳师范学院数学与统计学院,南阳师范学院计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61401242,51349006);2015年度河南省高等学校重点科研项目(15B110007);南阳师范学校高层次人才科研启动费项目(ZX2014058)
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半监督学习是人工智能研究领域中的重要课题,结合有监督学习和无监督学习的优点来提高学习器的性能。针对有监督分类和无监督分类不能充分利用已标记样本和未标记样本的问题,介绍了半监督分类方法及其基本思想、研究现状、应用领域与常用算法,分析了当前半监督分类算法研究中的主要困难,同时提出了需要进一步研究的若干问题。
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