弱监督学习总结(1) https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 前言: 目前深度学习可谓是资本宠儿,各路大牛 ...
半监督学习总结 一 总结 一句话总结: 在 有标签数据 无标签数据 混合成的训练数据中使用的机器学习算法吧。一般假设, 无标签数据比有标签数据多 ,甚至多得多。 其实,半监督学习的方法大都 建立在对数据的某种假设上 ,只有满足这些假设,半监督算法才能有性能的保证,这也是限制了半监督学习应用的一大障碍。 半监督学习中无标签数据一般要求 虽然训练数据中含有大量无标签数据,但其实在很多半监督学习算法中用 ...
2020-12-03 23:41 0 501 推荐指数:
弱监督学习总结(1) https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 前言: 目前深度学习可谓是资本宠儿,各路大牛 ...
概念 有监督学习:训练数据既有特征(feature)又有标签(label),通过训练,让机器可以自己找到特征和标签之间的联系,在面对只有特征没有标签的数据时,可以判断出标签。 无监督学习(unsupervised learning):训练样本的标记信息未知,目标是通过对无标记训练样本的学习 ...
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 ...
最近的一段时间一直在学习半监督学习算法,目前,国内的南京大学周志华老师是这方面的泰斗,写了很多这方面牛的文章,可以参考一下他的主页:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/。在国内的学术界周老师一直是我比较钦佩的人之一。下面贴出来的文章出自周老师之手,通俗易懂 ...
概述 监督学习指的是训练样本包含标记信息的学习任务,例如:常见的分类与回归算法; 无监督学习则是训练样本不包含标记信息的学习任务,例如:聚类算法。 在实际生活中,常常会出现一部分样本有标记和较多样本无标记的情形,例如:做网页推荐时需要让用户标记出感兴趣的网页,但是少有用户愿意花时间来提供标记 ...
监督机器学习问题主要有两种,分别叫作分类(classification)与回归(regression)。 分类问题的目标是预测类别标签(class label),这些标签来自预定义的可选列表。在二分类问题中,我们通常将其中一个类别称为正类(positive class),另一个类别称为反 类 ...