Det har funnits ett ökat intresse för att ta fram inlärningstekniker som kombinerar omärkta data med märkta data - d.v.s. halvövervakad inlärning. Men så vitt vi vet har ingen studie utförts mellan olika tekniker och olika typer och mängder av märkta och omärkta data. Dessutom förutsätter det mesta av det publicerade arbetet med halvövervakade inlärningstekniker att de märkta och omärkta uppgifterna kommer från samma distribution. Det är möjligt att märkningsprocessen förknippas med en selektivitet så att fördelningen av datapunkter i de märkta och omärkta uppsättningarna skiljer sig åt. Att inte korrigera för sådan partiskhet kan resultera i en fördomsfri funktions approximation med potentiellt dålig prestanda. I denna uppsats presenterar vi en empirisk studie av olika halvövervakade inlärningstekniker på en mängd olika dataset. Vi försöker besvara olika frågor såsom effekten av oberoende eller relevans bland funktioner, effekten av storleken på de märkta och omärkta uppsättningarna och effekten av buller. Vi undersöker också inverkan av urvalsfördomar på de halvövervakade inlärningstekniker som studeras och tillämpar en bivariat probitteknik som är särskilt utformad för att korrigera för sådana fördomar.
Till exempel tillhandahåller Ref empiriska studier för att undersöka flera aspekter, bland annat oberoende eller beroende av egenskaper, mängden omärkta data jämfört med mängden märkta data, och effekten av märkningsbuller.
Learning From Labeled And Unlabeled Data: An Empirical Study Across Techniques And Domains
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 23, pages 331-366, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}