噪声可容忍的标记组合半监督学习算法

针对传统机器学习方法在完成分类任务时多数存在人工标记成本较高、泛化能力较弱的问题,提出一种标记组合半监督学习算法。基于集成学习的思想,利用有标记数据训练多个弱模型并进行组合,增强模型的泛化能力。对无标记数据进行预测,生成有噪声的标记并组合建模。在风险最小化的框架下,使模型收敛达到最优。实验结果表明,在2种有监督场景下与现有的支持向量机、分类与回归树、神经网络等算法相比,该算法具有较优的泛化能力。

浅谈农村生活污水治理模式及对策

随着乡村振兴战略的有效实施,新农村建设越来越重视环境整治工作,其中,污水治理是工作重点。基于此,本文以提高农村污水的治理成效,打造宜居农村环境为目标,分析了农村生活污水的治理现状以及必要性,最后结合实际情况探讨了农村生活污水治理的设计思路和实践路径,希望能够为相关工作人员带来一定参考。