参考网址：https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、有监督学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，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预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力 ...

自监督(self-supervised)既可以认为是有监督(supervised)也可以认为是无监督(unsupervised)，主要取决于如何定义有监督。 自监督学习（Self-supervised Learning）：是指直接从大规模的无监督数据中挖掘自身监督信息来进行监督 ...

原：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 综述 如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一 ...

一、 关系抽取综述 二、 远程监督关系抽取算法的滥觞 三、 多实例学习和分段最大池化 四、 句子级别的注意力机制 一、关系抽取综述 　　信息抽取是自然语言处理中非常重要的一块内容，包括实体抽取（命名实体识别，Named Entity Recognition）、关系抽取 ...

1引言传统意义上讲，关系抽取是实体识别基础上的一个任务，其核心是抽取一个句子中包含实体对之间的关系。第一步就是训练一个关系抽取器，换句话讲就是训练一个关系分类器。因为模型不可能自己给关系起名字，所以我们需要人工的标注好语料，基于语料库我们一共有多少种关系。当模型训练好了之后，给它一个包含两个实体 ...

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 ...

什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。 监督学习(supervised learning)：已知数据和其一一对应的标签，训练一个 ...