1.分类分析 分类（Classification）指的是从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类的分析方法。 分类问题的应用场景：分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗 ...

　　统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测（注意，这里的输入、输出是指某个系统的输入与输出，与学习的输入与输出不同）。计算机的基本操作就是给定一个输入 ...

。 *** 回归、分类、聚类的区别 ： 　　有监督学习 --->> 回归，分类 / 无监 ...

把混合模型分解成独立的类，这就是mixture models背后的机制。今天，小编就带你学习半监督学习 ...

1.基于损失函数和模型设计的主要深度半监督学习方法分类 2.Semi-supervised GANs [1] L. Schoneveld, “Semi-supervised learning with generative adversarial networks ...

监督式学习：全部使用含有标签的数据来训练分类器。 无监督式学习：具有数据集但无标签（即聚类）。 半监督学习：使用大量含有标签的数据和少量不含标签的数据进行训练分类或者聚类。 半监督学习：纯半监督学习和直推式学习 纯半监督学习和直推式学习的区别： 半监督学习在学习使并不知道最终 ...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自监督学习？ 自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。 2.如何评测 ...

1 监督学习 　　利用一组带标签的数据, 学习从输入到输出的映射, 然后将这种映射关系应用到未知数据, 达到分类或者回归的目的 　　(1) 分类: 当输出是离散的, 学习任务为分类任务 　　　　 　　　　输入: 一组有标签的训练数据(也叫观察和评估), 标签表明了这些数据(观察)的所属类别 ...