Abstrakt. Vi introducerar en ny halvövervakad version av den minst fyrkantiga klassificeringen. Denna implicit begränsade minsta kvadrater (ICLS) klassificerar minimerar kvadratförlusten på de märkta data bland den uppsättning parametrar som implicit underförstått av alla möjliga märkningar av omärkta data. Till skillnad från andra discriminativa halvövervakade metoder introducerar vår strategi inte explicita ytterligare antaganden i den objektiva funktionen, utan utnyttjar implicita antaganden som redan finns i valet av den övervakade minst fyrkantiga klassificeringen. Vi visar detta tillvägagångssätt kan formuleras som en quadratic programmering problem och dess lösning kan hittas med hjälp av en enkel lutning nedstigning förfarande. Vi bevisar att vår metod på ett visst sätt aldrig leder till sämre resultat än den övervakade klassificeringen. Experimentella resultat bekräftar detta teoretiska resultat i det flerdimensionella fallet på referensdatauppsättningar, även när det gäller felfrekvensen.
REF utvecklade en robust halvövervakad klassificerare, som lär sig en projektion av en övervakad minst fyrkantig klassiator från alla möjliga halvövervakade minst fyrkantiga klassiatorer.
Implicitly Constrained Semi-Supervised Least Squares Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}