流形正则化 机器学习中流形正则化Manifold regularization是一种利用数据集形状以约束应在数据集上被学习的函数的技术在很多机器学习问题中待学习数据不能涵盖整个输入空间例如人脸识别系统不需要分类所有图像只需分类包含人脸的图像流形学习技术假定相关数据子集来自流形是一种具有有用属性的数学结构且待学习函数是光滑的即不同标签的数据不应靠在一起即在有大量数据的区域标签函数不应快速变化这样流形正则化算法便可利用无标数据通过推广的吉洪诺夫正则化推断哪些区域允许待学习函数快速变化哪些区域不允许流形正则化算法可将监督学习算法推广到半监督学习和转导因为当中有无标数据流形正则化技术已被应用于医学成像大地成像与物体识别等领域