Semi-supervised machine learningA homological approach

  1. Adrián Inés 1
  2. César Domínguez 1
  3. Jónathan Heras 1
  4. Gadea Mata 1
  5. Julio Rubio 1
  1. 1 Universidad de La Rioja
    info

    Universidad de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/0553yr311

Libro:
EACA 2022: XVII Encuentro de Álgebra Computacional y Aplicaciones
  1. Galindo Pastor, Carlos (coord.)
  2. Gimenez, Philippe (coord.)
  3. Hernando Carrillo, Fernando (coord.)
  4. Monserrat Delpalillo, Francisco José (coord.)
  5. Moyano-Fernández, Julio José (coord.)

Editorial: Servei de Comunicació i Publicacions ; Universitat Jaume I

ISBN: 978-84-19647-46-7

Año de publicación: 2023

Páginas: 107-110

Congreso: Encuentro de Álgebra Computacional y Aplicaciones (17. 2022. Castelló de la Plana)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

In this paper we describe the mathematical foundations of a new approach to semisupervised Machine Learning. Using techniques of Symbolic Computation and Computer Algebra, we apply the concept of persistent homology to obtain a new semi-supervised learning method.

Fuente de los datos: Dialnet