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內容簡介： 本书从理论分析开始，描述了在线半监督学习的框架，对在线流形正则化、在线协同正则化、在线半监督支持向量机和在线多重正则化等新方法、新算法进行了介绍，*后从工程应用角度进行了案例分析。在章节组织上，*章总结了在线半监督学习的研究现状和基本概念。第二章介绍了在线半监督学习的数学框架。第三章主要介绍了在线流形正则化算法，为了实用目的，本章还提出了两种缓冲池策略和两种稀疏化方法来减少在线流形正则化算法的时空复杂度。第四章介绍了在线协同正则化算法，该算法利用不同视图内决策函数的一致性指导学习过程。第五章介绍了在线半监督支持向量机算法，并通过实验分析了该算法的适用范围和优缺点。第六章以基于流形正则化和协同正则化的多重正则化问题作为切入点，深入介绍了在线多重正则化近几年的*研究成果。

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