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基于随机子空间的线性嵌入推斥图及其在半监督学习中的应用，周大可，张长帅，数据图的构建是图半监督学习中的关键步骤之一。在线性局域嵌入图构建方法的基础上，提出了基于随机子空间的线性嵌入推斥图构建方
颜色分类leetcode Study-09-MachineLearning-监督学习让我们找到决策面！ (A1)线性回归（当'y'跟随Normal-Dist时）对于数字数据点单值：from skl
由于不同场合遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努力,形成了许多经典的分类方法和算法。
文本分类算法的基础描述,基于质心的半监督文本分类算法的具体描述,
遥感的非监督分类图像处理非监督分类运用自组织数据分析算法ISODATA（IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique），完全按照像元的光谱特性进行统计分类
实验目的和要求：（1）掌握遥感图像非监督分类的过程和方法；（2）学习增强处理中的光谱增强处理的基本方法；（3）上机并学习erdasimagine8.7软件的简单操作方法。
提出一种选择最富信息数据并予以标记的基于主动学习策略的半监督聚类算法。首先, 采用传统K-均值聚类算法对数据集进行粗聚类; 其次, 根据粗聚类结果计算出每个数据隶属于每个类簇的隶属度, 筛选出满足最大
这个是英文的一篇关于半监督中利用调和函数来进行标签传递的经典论文。
针对现有半监督分类方法无法对移动界面模式进行有效分类的问题，提出一种采用改进极限学习机的移动界面模式半监督分类方法。为了提高极限学习机的分类效果，利用改进的粒子群优化算法优化极限学习机的初始参数。根据
目前基于PU问题的时间序列分类常采用半监督学习对未标注数据集[U]中数据进行自动标注并构建分类器，但在这种方法中，边界数据样本类别的自动标注难以保证正确性，从而导致构建分类器的效果不佳。针对以上问题，
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