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Shox Rivalry Femme être équipé avec des approches semi supervisés

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données Présence ne se produisent dans une classification, qui se composent d'un échantillon d'observations de la classe de présence et un Shox Femme Nz grand nombre d'observations de fond avec des inconnus présence / absence. Comme les données d'absence sont généralement pas disponibles, les approches d'apprentissage classiques semi-supervisés ne est plus approprié sont car ils ont tendance à dégénérer et attribuer toutes les observations à la classe de présence. Dans cet article, nous proposons une contrainte de l'équilibre des classes généralisée, qui peut être équipé avec des approches semi-supervisés apprentissage pour les empêcher de dégénérescence. De plus, pour contourner la difficulté d'ajustement du modèle avec des données de présence seule, un critère de sélection basé sur la stabilité de la classification est développé, qui mesure la robustesse de ne importe quel algorithme de classification donné contre le caractère aléatoire d'échantillonnage. L'efficacité de l'approche Shox Rivalry Femme proposée est démontrée à travers une variété d'exemples simulés, avec une application à la Baskets Nike Shox Rivalry Femme prédiction de la fonction des gènes.
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