cotraining算法实现半监督学习数字识别任务

1);
int count = stoi(countstr);
if (type == "单人票") {
revenue += count * 50;
} else if (type == "团购票") {
revenue += count * 100;
} else if (type ==对于半监督学习数字识别任务，cotraining算法的实现步骤如下：

1. 数据准 "月票") {
revenue += count * 300;
}
}
ticketfile.close();
cout << "游乐场备：准备标记数据和未标记数据。标记数据用于训练模型，未标记数据用于今天的营业额为：" << revenue << " 元。" << endl;
}

完整的代码如下：

2. 初始模型训练：使用标记数据训练初始模型。可以选择c++
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
using namespace std;

// 注册函数
void registerUser() {
string username, password;
cout << "请输入用户名：";
cin >> username;
cout << "请输入密码：";
传统的分类器，如SVM或者神经网络等。

3. 预测未标记数据：使用训练好 cin >> password;
// 将用户名和密码写入文件
ofstream outfile("users.txt", ios::app);
outfile <<的模型对未标记数据进行预测，得到预测结果。

4. 筛选高置信度样本： username << " " << password << endl;
outfile.close();
cout << "注册成功！" << endl;
}

// 登录函数
bool loginUser() {
string username, password;
cout << "请输入用户名：";
cin >> username;
cout <<将预测结果中置信度高的样本加入到标记数据中，用于下一轮模型训练 "请输入密码：";
cin >> password;
// 从文件中读取用户名和密码进行验证
ifstream infile("。

5. 特征选择：使用标记数据训练出两个模型，每个模型只使用标记数据的users.txt");
string line;
while (getline(infile, line)) {
int pos = line.find(" ");
string u =一个子集进行训练。通过特征选择的方法，选择出每个模型最能区分高置信度样 line.substr(0, pos);
string p = line.substr(pos + 1);
if (u == username && p == password) {
infile.close();
cout << "登录成功！" << endl;
return true;
}
}
infile.close();
本和未标记数据的特征。

6. 模型训练：使用标记数据的两个子集，分别 cout << "用户名或密码错误，请重新登录。" << endl;
return false;
}

// 充值函数
void recharge训练两个模型。在每个模型中，使用特征选择得到的特征进行训练。

7.() {
double amount;
cout << "请输入充值金额：";
cin >> amount;
// 从文件中读取 预测未标记数据：使用训练好的两个模型对未标记数据进行预测，得到两个余额
ifstream infile("balance.txt");
double balance;
infile >> balance;
infile.close();
// 将充值金额加入余额
balance += amount;
// 将余额写入文件
ofstream outfile("balance.txt");
outfile预测结果。

8. 筛选高置信度样本：将两个预测结果中都置信度高的样 << balance << endl;
outfile.close();
cout << "充值成功，当前余额为：" << balance << " 元。"本加入到标记数据中，用于下一轮模型训练。

9. 重复步骤5-8 << endl;
}

// 购票函数
void buyTicket() {
int choice, count;
double price;
while (true) {
cout << "请选择购买的票种：" << endl;
cout << "1. 单人票（50元）"直到达到停止条件，如已达到预设的迭代次数或者未标记数据的预测结果 << endl;
cout << "2. 团购票（100元/组，最多4人）" << endl;
cout不再改变。

此时，我们可以使用标记数据重新训练模型，用于进行数字识别任务的预 << "3. 月票（300元/人）" << endl;
cin >> choice;
if (choice == 1) {
price = 50;
break;
} else if (choice == 2) {
price = 100;
测。cotraining算法可以在未标记数据较多的情况下，通过利用未标记数据来提 cout << "请输入购买的人数（最多4人）：";
cin >> count;
if (count < 1高模型的效果，从而提升数字识别任务的准确率。