Abstrakt. Märkta data behövs för många maskininlärning program, men mängden som finns i vissa tillämpningar är knapp. Halvövervakat lärande och lärande med flera arbetsuppgifter är två av de metoder som har föreslagits för att lindra detta problem. I detta dokument försöker vi integrera dessa två tillvägagångssätt för regressionstillämpningar. Vi föreslår först en ny övervakad multi-task regressionsmetod kallad SMTR, som baseras på Gaussianska processer (GP) med antagandet att kärnparametrarna för alla uppgifter delar en gemensam tidigare. Vi införlivar sedan omärkta data i SMTR genom att ändra kärnfunktionen hos GP innan en databeroende kärnfunktion, vilket resulterar i en semiövervakad förlängning av SMTR, kallad SSMTR. Dessutom införlivar vi parvis information i SSMTR för att ytterligare öka inlärningsprestandan för tillämpningar där sådan information finns tillgänglig. Experiment som utförs på två vanligt använda dataset för multi-task regression visar effektiviteten av våra metoder.
Dessutom liknar vårt arbete även Zhangs metod för halvövervakad multi-task regression (SSMTR) REF.
Semi-Supervised Multi-Task Regression
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}