PU learning簡介
負樣本，因為有可能這個樣本的位置很偏，導致用戶沒有點。 因此，有研究人員開始關注PU Learnin ...
原文：positive-unlabeled (PU) learning
PULearning的應用場景是，我們可以清晰地確定正樣本，但是不能確定負樣本，因為它有可能是正樣本，只是我們還沒有證明。 這時我們可以把這部分不確定的樣本稱為無標簽樣本U，加上正樣本P來建立模型。 問題可以轉化為一個有約束條件的最優化問題： 在保證正例中錯誤率低於 r的條件下，最小化無標簽樣本中U的正例數目。 建立PU分類器有兩種方法： 兩步方法two step approach 直接方法dir ...
2018-08-17 16:51 0 3689 推薦指數：
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