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汇报人:目录PARTONEPARTTWO滑坡灾害背景滑坡易发性预测的意义滑坡易发性预测的传统方法PARTTHREE概念:半监督学习是一种机器学习方法,它结合了有标签和无标签的数据进行训练,以提高模型的泛化能力和预测准确性。 特点:半监督学习具有以下特点:a.结合有标签和无标签数据:半监督学习可以同时利用有标签和无标签数据,提高模型的泛化能力和预测准确性。b.降低标注成本:半监督学习可以降低标注成本,因为只需要少量的有标签数据就可以训练出高性能的模型。c.提高模型泛化能力:半监督学习可以提高模型的泛化能力,因为模型可以学习到更多的数据特征和模式。d.提高预测准确性:半监督学习可以提高预测准确性,因为模型可以学习到更多的数据特征和模式,从而提高预测的准确性。 a.结合有标签和无标签数据:半监督学习可以同时利用有标签和无标签数据,提高模型的泛化能力和预测准确性。 b.降低标注成本:半监督学习可以降低标注成本,因为只需要少量的有标签数据就可以训练出高性能的模型。 c.提高模型泛化能力:半监督学习可以提高模型的泛化能力,因为模型可以学习到更多的数据特征和模式。 d.提高预测准确性:半监督学习可以提高预测准确性,因为模型可以学习到更多的数据特征和模式,从而提高预测的准确性。半监督学习的主要算法半监督学习在滑坡易发性预测中的应用PARTFOUR数据预处理特征提取和选择模型训练和优化模型评估和比较PARTFIVE数据来源和处理特征提取和选择模型训练和优化模型评估和比较PARTSIX研究结论研究不足与展望THANKYOU