![](/images/graphics-bg.png)
Self-Trained LMT for Semisupervised Learning
المؤلفون المشاركون
Karlos, Stamatis
Fazakis, Nikos
Kotsiantis, Sotiris
Sgarbas, Kyriakos
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The most important asset of semisupervised classification methods is the use of available unlabeled data combined with a clearly smaller set of labeled examples, so as to increase the classification accuracy compared with the default procedure of supervised methods, which on the other hand use only the labeled data during the training phase.
Both the absence of automated mechanisms that produce labeled data and the high cost of needed human effort for completing the procedure of labelization in several scientific domains rise the need for semisupervised methods which counterbalance this phenomenon.
In this work, a self-trained Logistic Model Trees (LMT) algorithm is presented, which combines the characteristics of Logistic Trees under the scenario of poor available labeled data.
We performed an in depth comparison with other well-known semisupervised classification methods on standard benchmark datasets and we finally reached to the point that the presented technique had better accuracy in most cases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fazakis, Nikos& Karlos, Stamatis& Kotsiantis, Sotiris& Sgarbas, Kyriakos. 2015. Self-Trained LMT for Semisupervised Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099638
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fazakis, Nikos…[et al.]. Self-Trained LMT for Semisupervised Learning. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099638
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fazakis, Nikos& Karlos, Stamatis& Kotsiantis, Sotiris& Sgarbas, Kyriakos. Self-Trained LMT for Semisupervised Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099638
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099638
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)