Anzeige
Erschienen in:
2009 | OriginalPaper | Buchkapitel
When Semi-supervised Learning Meets Ensemble Learning
verfasst von : Zhi-Hua Zhou
Erschienen in: Multiple Classifier Systems
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.
Wählen Sie Textabschnitte aus um mit Künstlicher Intelligenz passenden Patente zu finden. powered by
Markieren Sie Textabschnitte, um KI-gestützt weitere passende Inhalte zu finden. powered by
Semi-supervised learning and ensemble learning are two important learning paradigms. The former attempts to achieve strong generalization by exploiting unlabeled data; the latter attempts to achieve strong generalization by using multiple learners. In this paper we advocate generating stronger learning systems by leveraging unlabeled data and classifier combination.