机译:后验分布学习(PDL):一种新颖的监督学习框架,使用未标记的样本来提高分类性能
机译:正不确定性多元时间序列分类的基于不确定度和密度的主动半监督学习方案
机译:无序金属样品中的局部态密度分布-对数正则渐近性
机译:利用额外的未标记样品进行监督学习的渐近改善:正常混合密度案例
机译:一致,渐近正态估计(样本,分组,量子,数据,混合)的最优线性组合。
机译:利用半监督流形学习(OSE-SSL)进行样本外推断:组织病理学图像的基于内容的图像检索
机译:无序金属样品中状态的局部密度分布:对数正态渐近线。
机译:从标记和未标记的例子的混合物中学习的复杂性