原文: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: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU Learning的恶意URL检测 from:https ...

2018-10-25 10:38 0 2116 推荐指数:

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监督学习(Unsupervised Learning)

监督学习(Unsupervised Learning) 聚类监督学习 特点 只给出了样本, 但是没有提供标签 通过监督学习算法给出的样本分成几个族(cluster), 分出来的类别不是我们自己规定的, 而是监督学习算法自己计算出来的 K-means 聚类算法 规定 ...

Wed Nov 28 18:50:00 CST 2018 0 741
监督学习

等应用  机器学习的分类     监督学习 (Supervised Learning)       ...

Fri May 19 17:41:00 CST 2017 1 15963
什么是有监督学习监督学习

监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力 ...

Tue Aug 02 06:31:00 CST 2016 0 4474
监督学习监督学习区别

机器学习分为:监督学习监督学习,半监督学习(也可以用hinton所说的强化学习)等。 监督监督区别: 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律,而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律。 2. ...

Wed May 15 00:33:00 CST 2019 0 2001
监督学习监督学习

    机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和监督学习(unsupervised learning)。监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型 ...

Sun Nov 13 22:52:00 CST 2016 0 1756
什么是有监督学习监督学习

  监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人 ...

Fri Apr 12 02:17:00 CST 2019 0 826
监督学习监督学习的区别

监督学习监督学习两者的区别: 1.有标签就是有监督学习,没有标签就是监督学习,说的详细一点,有监督学习的目的是在训练集中找规律,然后对测试数据运用这种规律,而无监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律。 2. 监督学习方法在寻找数据集中的规律性,这种规律性并不一定 ...

Thu Apr 08 05:32:00 CST 2021 0 1894
 
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