T�tulo: Introduction to Semi-Supervised Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2009
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3031004205
ISBN 13: 9783031004209
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

Semi-supervised learning is a learning paradigm concerned with the study of how computers and natural systems such as humans learn in the presence of both labeled and unlabeled data. Traditionally, learning has been studied either in the unsupervised paradigm (e.g., clustering, outlier detection) where all the data are unlabeled, or in the supervised paradigm (e.g., classification, regression) where all the data are labeled. The goal of semi-supervised learning is to understand how combining labeled and unlabeled data may change the learning behavior, and design algorithms that take advantage of such a combination. Semi-supervised learning is of great interest in machine learning and data mining because it can use readily available unlabeled data to improve supervised learning tasks when the labeled data are scarce or expensive. Semi-supervised learning also shows potential as a quantitative tool to understand human category learning, where most of the input is self-evidently unlabeled. In this introductory book, we present some popular semi-supervised learning models, including self-training, mixture models, co-training and multiview learning, graph-based methods, and semi-supervised support vector machines. For each model, we discuss its basic mathematical formulation. The success of semi-supervised learning depends critically on some underlying assumptions. We emphasize the assumptions made by each model and give counterexamples when appropriate to demonstrate the limitations of the different models. In addition, we discuss semi-supervised learning for cognitive psychology. Finally, we give a computational learning theoretic perspective on semi-supervised learning, and we conclude the book with a brief discussion of open questions in the field. Table of Contents: Introduction to Statistical Machine Learning / Overview of Semi-Supervised Learning / Mixture Models and EM / Co-Training / Graph-Based Semi-Supervised Learning / Semi-Supervised Support Vector Machines/ Human Semi-Supervised Learning / Theory and Outlook

Acerca del autor

Xiaojin Zhu is an assistant professor in the Computer Sciences department at the University of Wisconsin-Madison. His research interests include statistical machine learning and its applications in cognitive psychology, natural language processing, and programming languages. Xiaojin received his Ph.D. from the Language Technologies Institute at Carnegie Mellon University in 2005. He worked on Mandarin speech recognition as a research staff member at IBM China Research Laboratory in 1996-1998. He received M.S. and B.S. in computer science from Shanghai Jiao Tong University in 1996 and 1993, respectively. His other interests include astronomy and geology. Andrew B.Goldberg is a Ph.D. candidate in the Computer Sciences department at the University of Wisconsin-Madison. His research interests lie in statistical machine learning (in particular, semi-supervised learning) and natural language processing. He has served on the program committee for national and international conferences including AAAI, ACL, EMNLP, and NAACL-HLT. Andrew was the recipient of a UW-Madison First-Year Graduate School Fellowship for 2005-2006 and a Yahoo! Key Technical Challenges Grant for 2008-2009. Before his graduate studies, Andrew received a B.A. in computer science from Amherst College, where he graduated magna cum laude with departmental distinction in 2003. He then spent two years writing, editing, and developing teaching materials for introductory computer science and Web programming textbooks at Deitel and Associates. During this time, he contributed to several Deitel books and co-authored the 3rd edition of Internet & World Wide Web How to Program. In 2005, Andrew entered graduate school at UW-Madison and, in 2006 received his M.S. in computer science. In his free time, Andrew enjoys live music, cooking, photography, and travel.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746)

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