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  Semi-Supervised Induction

Yu, K., Tresp, V., & Zhou, D.(2004). Semi-Supervised Induction (141). Tübingen, Germany: Max Planck Institute for Biological Cybernetics.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D839-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-8B25-8
Genre: Bericht

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:
MPIK-TR-141.pdf (Verlagsversion), 781KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-8B1C-3
Name:
MPIK-TR-141.pdf
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-
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Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
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-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Yu, K, Autor
Tresp, V, Autor
Zhou, D1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Considerable progress was recently achieved on semi-supervised
learning, which differs from the traditional supervised learning by
additionally exploring the information of the unlabelled examples.
However, a disadvantage of many existing methods is that it does
not generalize to unseen inputs. This paper investigates learning
methods that effectively make use of both labelled and unlabelled
data to build predictive functions, which are defined on not just
the seen inputs but the whole space. As a nice property, the proposed
method allows effcient training and can easily handle new
test points. We validate the method based on both toy data and
real world data sets.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 9
 Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max Planck Institute for Biological Cybernetics
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 141
BibTex Citekey: 2782
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Technical Report of the Max Planck Institute for Biological Cybernetics
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 141 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -