Learning with local and global consistency閱讀報告NIPS2003

該論文被NIPS2003收錄，目前已被引用3011次，無疑是經典中的經典。提出了一種基於「smooth」理論的半監督學習方法，方法實現簡單、有效。 這裏所說的「smooth」是指：在半監督學習問題中，算法學習到的分類目標函數，相對於標籤樣本和無標籤樣本所共同顯示的內在結構，應該足夠平滑（smooth）。 算法基於兩個重要的假設：（1）空間中距離越近的點，越傾向於擁有同樣的標籤；（2）處於同一個結構

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