協同訓練算法之co-training

 在傳統的監督學習中,學習器通過對大量有標記的(labeled)訓練例進行學習,從而建立模型用於預測未見示例的標記。這裏的「標記」(label)是指示例所對應的輸出,在分類問題中標記就是示例的類別。隨着數據收集和存儲技術的飛速發展,收集大量未標記的(unlabeled)示例已相當容易,而獲取大量有標記的示例則相對較爲困難,因爲獲得這些標記可能需要耗費大量的人力物力。如果只使用少量的有標記示例,

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