Semi-supervised learning with graphs methods using signal processing : Métodos de aprendizado semi-supervisionado com grafos usando processamento de sinais

Semi-supervised learning with graphs methods using signal processing : Métodos de aprendizado semi-supervisionado com grafos usando processamento de sinais

Diego Alonso Chávez Escalante

DISSERTAÇÃO

T/UNICAMP C398s

[Métodos de aprendizado semi-supervisionado com grafos usando processamento de sinais]

Campinas, SP : [s.n.], 2014.

91 p. : il.

Orientador: Siome Klein Goldenstein

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: No aprendizado de máquina, os problemas de classificação de padrões eram tradicionalmente abordados por algoritmos de aprendizado supervisionado que utilizam apenas dados rotulados para treinar-se. Entretanto, os dados rotulados são realmente difíceis de coletar em muitos domínios de...

Abstract: In machine learning, classification problems were traditionally addressed by supervised learning algorithms, which only use labeled data for training. However, labeled data in many problem domains are really hard to collect, while unlabeled data are usually easy to collect. Also, in...

Semi-supervised learning with graphs methods using signal processing : Métodos de aprendizado semi-supervisionado com grafos usando processamento de sinais

Diego Alonso Chávez Escalante


										

Semi-supervised learning with graphs methods using signal processing : Métodos de aprendizado semi-supervisionado com grafos usando processamento de sinais

Diego Alonso Chávez Escalante

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