by 南大周志華 摘要 監督學習技術通過學習大量訓練數據來構建預測模型，其中每個訓練樣本都有其對應的真值輸出。盡管現有的技術已經取得了巨大的成功，但值得注意的是，由於數據標注過程的高成本，很多任務很難獲得如全部真值標簽這樣的強監督信息。因此，能夠使用弱監督的機器學習技術是可取的。本文綜述了弱 ...

弱監督學習總結（1） https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 前言： 目前深度學習可謂是資本寵兒，各路大牛 ...

作者|Doug Steen 編譯|VK 來源|Towards Data Science 當涉及到機器學習分類任務時，用於訓練算法的數據越多越好。在監督學習中，這些數據必須根據目標類進行標記，否則，這些算法將無法學習獨立變量和目標變量之間的關系。但是，在構建用於分類的大型標記數據集時，會出 ...

Semi-Supervised Learning 半監督學習（一） 入門級介紹 傳統的機器學習任務分為無監督學習（數據無標簽，如，聚類，異常檢測等）和監督學習（數據有標簽，如，分類，回歸等）。半監督學習針對的是只有部分數據有標簽的學習任務，而其中有標簽數據往往遠遠小於無標簽數據 ...

Semi-Supervised Learning 半監督學習（二） 　　介紹 在上篇文章中我們介紹了關於統計機器學習和半監督學習的一些基本概念。在這篇文章中，我們仍着重帶讀者更深入地了解半監督學習基礎，了解半監督學習的常用方法，模型假設，並且通過實例帶讀者去理解半監督學習的過程 ...

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 ...