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Mar, 2024
半监督学习在不确定标签情况下的渐近贝叶斯风险
Asymptotic Bayes risk of semi-supervised learning with uncertain labeling
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Victor Leger, Romain Couillet
TL;DR
在高斯混合模型上考虑半监督分类设置，其中数据并不像通常那样严格标记，而是具有不确定的标签。我们的主要目标是计算该模型的贝叶斯风险，并对该模型的贝叶斯风险和已知的最佳算法进行比较。这种比较最终提供了对算法的新见解。
Abstract
This article considers a
semi-supervised classification
setting on a
gaussian mixture model
, where the data is not labeled strictly as usual, but instead with
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