I denna artikel presenteras Correlated Nyström Views (XNV), en snabb semiövervakad algoritm för regression och klassificering. Algoritmen bygger på två huvudidéer. För det första genererar det två vyer som består av beräknings billigt slumpmässiga funktioner. För det andra, multiview regression, med hjälp av Canonical Correlation Analysis (CCA) på omärkta data, partisk regression mot användbara funktioner. Det har visat sig att CCA-regression avsevärt kan minska variansen med en minimal ökning av bias om vyerna innehåller korrekta skattningar. Senaste teoretiska och empiriska arbete visar att regression med slumpmässiga funktioner nära approximerar kärnans regression, vilket innebär att noggrannhetskravet håller för slumpmässiga vyer. Vi visar att XNV konsekvent överträffar en toppmodern algoritm för halvövervakat lärande: avsevärt förbättra prediktiva prestanda och minska variabiliteten i prestanda på ett brett utbud av verkliga datauppsättningar, samtidigt minska körtiden genom storleksordningar.
För det andra använde REF Nyström-metoden för att definiera en randomiserad funktionskarta och utförde CCA för att uppnå toppmodernt halvövervakat lärande.
Correlated random features for fast semi-supervised learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}