Semi-supervised machine learning: A homological approach

• Adrián Inés ^[1] ; César Domínguez ^[1] ; Jónathan Heras ^[1] ; Gadea Mata ^[1] ; Julio Rubio ^[1]
  1. [1] Universidad de La Rioja

     Universidad de La Rioja

     Logroño, España

     
• Localización: EACA 2022: XVII Encuentro de Álgebra Computacional y Aplicaciones / coord. por Carlos Galindo Pastor, Philippe Giménez, Fernando Javier Hernando Carrillo, F. Monserrat Delpalillo, Julio José Moyano Fernández, 2023, ISBN 978-84-19647-46-7, págs. 107-110
• Idioma: inglés
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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.