半監督學習 主動學習 用已標記樣本訓練出一個模型，用模型對未標記樣本進行預測，選出對改善性能有幫助（比如選出那些不太確定的未標記樣本）的樣本，向專家征求最終標記的意見，並將專家意見作為標記，將該樣本加入訓練集得出新模型，不斷重復這個工作。 關鍵：外界因素，即專家經驗 ...

的機器學習。統計學習的方法是基於數據構建概率統計模型從而對數據進行預測與分析，一般包括監督學習、無監督學習 ...

監督式學習：全部使用含有標簽的數據來訓練分類器。 無監督式學習：具有數據集但無標簽（即聚類）。 半監督學習：使用大量含有標簽的數據和少量不含標簽的數據進行訓練分類或者聚類。 半監督學習：純半監督學習和直推式學習 純半監督學習和直推式學習的區別： 半監督學習在學習使並不知道最終 ...

轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自監督學習？ 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。 2.如何評測 ...

1 監督學習 　　利用一組帶標簽的數據, 學習從輸入到輸出的映射, 然后將這種映射關系應用到未知數據, 達到分類或者回歸的目的 　　(1) 分類: 當輸出是離散的, 學習任務為分類任務 　　　　 　　　　輸入: 一組有標簽的訓練數據(也叫觀察和評估), 標簽表明了這些數據(觀察)的所屬類別 ...

最近的一段時間一直在學習半監督學習算法，目前，國內的南京大學周志華老師是這方面的泰斗，寫了很多這方面牛的文章，可以參考一下他的主頁：http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/。在國內的學術界周老師一直是我比較欽佩的人之一。下面貼出來的文章出自周老師之手，通俗易懂 ...

概述 監督學習指的是訓練樣本包含標記信息的學習任務，例如：常見的分類與回歸算法； 無監督學習則是訓練樣本不包含標記信息的學習任務，例如：聚類算法。 在實際生活中，常常會出現一部分樣本有標記和較多樣本無標記的情形，例如：做網頁推薦時需要讓用戶標記出感興趣的網頁，但是少有用戶願意花時間來提供標記 ...

監督機器學習問題主要有兩種，分別叫作分類（classification）與回歸（regression）。 分類問題的目標是預測類別標簽（class label），這些標簽來自預定義的可選列表。在二分類問題中，我們通常將其中一個類別稱為正類（positive class），另一個類別稱為反 類 ...