多任务半监督学习的大维度分析

该文章提出了一个理论框架用于分析高维情况下的半监督分类，通过线性分类模型QLDS实现低密度分离假设。QLDS是最小二乘支持向量机、谱聚类和半监督图方法的特殊情况。利用随机矩阵理论推导了分类误差的理论评估，并提供了超参数选择策略。实验研究证明了QLDS在计算效率和超参数选择上的优势。