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深度弗雷歇回归
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了两种基于图距离的半监督 Fréchet 回归方法，证明其性能优于有监督对照方法，填补了现有研究空白，为半监督 Fréchet 回归领域的进一步发展铺平了道路。
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关键要点
- 本文探讨半监督的 Fréchet 回归领域。
- 提出了两种基于图距离的半监督 NW Fréchet 回归和半监督 kNN Fréchet 回归方法。
- 扩展了现有的半监督欧几里得回归方法的范围。
- 确定了在有限有标签数据和大量无标签数据情况下的收敛速度。
- 考虑了特征空间的低维流形结构。
- 通过广泛的模拟和对真实数据的应用，证明了方法的性能优于有监督对照方法。
- 填补了现有研究的空白，为半监督的 Fréchet 回归领域的进一步探索和发展铺平了道路。
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