半监督支持向量机回归模型：结合SVM与KNN的优势

“半监督支持向量机回归模型研究，冀杰，程玉虎，利用支持向量机和K近邻学习器的优点，提出一种半监督支持向量机回归模型。” 本文探讨的主题是“半监督支持向量机回归模型”，这是一种结合了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和K近邻学习器（k-Nearest Neighbor, KNN）的机器学习方法，用于回归分析。在半监督学习的场景中，只有部分数据带有标签，而大部分数据是没有标签的。该研究的目标是利用这些有限的有标签数据来提高模型的学习效率和预测准确性。 支持向量机是一种广泛应用的监督学习算法，它通过构建一个最大边距超平面来分割数据，使得两类样本被有效地分隔开。在回归问题中，支持向量机不是寻找边界，而是寻找一个决策函数，使得预测值尽可能接近实际值。在半监督的支持向量机回归模型中，研究者提出了一个新的策略：选择高置信度的未标记样本进行标记，并将它们添加到已有的有标签样本集中，以此扩大训练样本集，增强模型的泛化能力。 K近邻学习器则是一个基于实例的学习方法，它根据一个样本的邻居来预测其类别或属性值。在本文中，KNN的作用是在训练样本密集的区域中选取未标记样本，对其进行置信度评估，从而帮助SVM筛选出更可靠的样本进行学习。这种方法有助于减少噪声样本对学习过程的影响，提升模型的稳定性和预测精度。 实验结果显示，所提出的半监督支持向量机回归模型在回归估计性能上表现出色，学习精度相对较高。这表明该模型在处理大量无标签数据时，能够有效利用这些信息，提高模型的泛化能力，特别是在数据标注成本高或者难以获取完整标签的情况下，该方法有较大的应用潜力。 关键词：支持向量机，回归模型，半监督学习 这篇论文的研究工作集中在改进半监督学习中的回归模型，通过结合SVM和KNN的优势，构建了一个更适应于处理大规模无标签数据的回归模型，对于实际的预测任务，尤其是在数据标注资源有限的环境下，这种模型有很高的实用价值。