原文:positive-unlabeled (PU) learning

PULearning的应用场景是,我们可以清晰地确定正样本,但是不能确定负样本,因为它有可能是正样本,只是我们还没有证明。 这时我们可以把这部分不确定的样本称为无标签样本U,加上正样本P来建立模型。 问题可以转化为一个有约束条件的最优化问题: 在保证正例中错误率低于 r的条件下,最小化无标签样本中U的正例数目。 建立PU分类器有两种方法: 两步方法two step approach 直接方法dir ...

2018-08-17 16:51 0 3689 推荐指数:

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PU learning简介

负样本,因为有可能这个样本的位置很偏,导致用户没有点。 因此,有研究人员开始关注PU Learnin ...

Fri Mar 27 23:58:00 CST 2020 0 806
PU Learning简介:对无标签数据进行半监督分类

当只有几个正样本,你如何分类无标签数据 假设您有一个交易业务数据集。有些交易被标记为欺诈,其余交易被标记为真实交易,因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易。 假设您有足够的数据和良好的特征, ...

Sun Mar 29 03:07:00 CST 2020 0 998
基于PU-Learning的恶意URL检测——半监督学习的思路来进行正例和无标记样本学习

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档。通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 【即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档】 应用: 从多个无标注 ...

Thu Oct 25 18:38:00 CST 2018 0 2116
[LeetCode] First Missing Positive

Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer. For example,Given [1,2,0] return 3,and [3,4,-1,1] return 2. Your ...

Wed Oct 31 19:34:00 CST 2012 2 2384
First Missing Positive leetcode java

题目: Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer. For example, Given [1,2,0] return 3, and [3,4,-1,1] return 2. ...

Mon Aug 04 18:30:00 CST 2014 1 2617
True Positive和True Negative的含义

False Positive (简称FP):判断为正,但是判断错了。(实际为负)False Negative (简称FN):判断为负,但是判断错了。(实际为正)True Positive (简称TP):判断为正,且实际为正。True Negative (简称TN):判断为负,且实际为负。 解释 ...

Fri Oct 08 20:04:00 CST 2021 0 211
 
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