Science Semi-supervised Learning

ISBN 13: 9780262033589

Semi-supervised Learning

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9780262033589: Semi-supervised Learning

In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction.Olivier Chapelle and Alexander Zien are Research Scientists and Bernhard Schlkopf is Professor and Director at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics in Tbingen. Schlkopf is coauthor of Learning with Kernels (MIT Press, 2002) and is a coeditor of Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000), and Kernel Methods in Computational Biology (2004), all published by The MIT Press.

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Editore: MIT Press
ISBN 10: 0262033585 ISBN 13: 9780262033589
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Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 2006. Hardback. Condizione libro: New. 258 x 212 mm. Language: English . Brand New Book. In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction. Codice libro della libreria AAH9780262033589

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Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 2006. Hardback. Condizione libro: New. 258 x 212 mm. Language: English . Brand New Book. In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction. Codice libro della libreria AAH9780262033589

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Olivier Chapelle
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CHAPELLE
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Olivier Chapelle (Editor), Bernhard Schölkopf (Editor), Alexander Zien (Editor)
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Descrizione libro The MIT Press, 2006. Hardcover. Condizione libro: New. Codice libro della libreria DADAX0262033585

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Chapelle, Olivier (Editor)/ Scholkopf, Bernhard (Editor)/ Zien, Alexander (Editor)
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Descrizione libro Mit Pr, 2006. Hardcover. Condizione libro: Brand New. illustrated edition. 498 pages. 10.00x8.00x1.25 inches. In Stock. Codice libro della libreria __0262033585

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ISBN 10: 0262033585 ISBN 13: 9780262033589
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Olivier Chapelle
Editore: MIT Press (2006)
ISBN 10: 0262033585 ISBN 13: 9780262033589
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