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， ...
原文：PU learning简介
一 引言在现实生活中，有许多只有正样本和大量未标记样本的例子。这是因为负类样本的一些特点使得获取负样本较为困难。比如： 负类数据不易获取。负类数据太过多样化。负类数据动态变化。举一个形象点的例子：比如在推荐系统里，只有用户点击的正样本，却没有显性负样本，我们不能因为用户没有点击这个样本就认为它是负样本，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 Learning ...
2020-03-27 15:58 0 806 推荐指数：
相关推荐
positive-unlabeled (PU) learning
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 ...
基于PU-Learning的恶意URL检测
https://xz.aliyun.com/t/2190 Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yu ...
【HEVC简介】CTU、CU、PU、TU结构
参考文献：见《High Efficiency Video Coding (HEVC)》Block Structures and Parallelism Features in HEVC章节 ...
Learning to Rank 简介
去年实习时，因为项目需要，接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R)，感觉很有意思，也有很大的应用价值。L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中，并提出了一些新的理论和算法，不仅有效地解决了排序的问题，其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖，可以在其他领域 ...
Learning to Rank简介
Learning to Rank是采用机器学习算法，通过训练模型来解决排序问题，在Information Retrieval，Natural Language Processing，Data Mining等领域有着很多应用。 1. 排序问题 如图 Fig.1 所示，在信息检索中，给定一个 ...
few shot learning简介
参见https://blog.csdn.net/weixin_37589575/article/details/92801610 目录（一）Few-shot learning（少样本学习）1. 问题定义2. 解决方法2.1 数据增强和正则化2.2 Meta-learning（元学习 ...
[Machine Learning] Learning to rank算法简介
声明：以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理，尊重原著，向两位作者致谢！ 1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题 ...