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Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning

 

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Contenuto

A comprehensive review of an area of machine learning that deals with the use of unlabeled data in classification problems: state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, applications, benchmark experiments, and directions for future research.

Dettagli del prodotto

  • Titolo: Semi-Supervised Learning
  • Redattori: Olivier Chapelle, Bernhard Scholkopf, Alexander Zien
  • Editore: MIT Press (MA)
  • Data di Pubblicazione: Marzo 2010
  • ISBN: 9780262514125
  • Reparto: Machine Theory

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