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 ...
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:
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 ...
https://xz.aliyun.com/t/2190 Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yu ...
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, ...
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 ...
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 ...
具体定义:https://en.wikipedia.org/wiki/Positive-definite_matrix ...
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. ...
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 ...