https://xz.aliyun.com/t/2190 Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yu ...
PU learning問題描述 給定一個正例文檔集合P和一個無標注文檔集U 混合文檔集 ,在無標注文檔集中同時含有正例文檔和反例文檔。通過使用P和U建立一個分類器能夠辨別U或測試集中的正例文檔 即想要精確分類U或測試集中的正例文檔和反例文檔 應用: 從多個無標注集中學習 從不可靠的反例數據中學習 發現測試集中的突發文檔 發現異常值 基於PU Learning的惡意URL檢測 from:https ...
2018-10-25 10:38 0 2116 推薦指數:
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無監督學習(Unsupervised Learning) 聚類無監督學習 特點 只給出了樣本, 但是沒有提供標簽 通過無監督學習算法給出的樣本分成幾個族(cluster), 分出來的類別不是我們自己規定的, 而是無監督學習算法自己計算出來的 K-means 聚類算法 規定 ...
等應用 機器學習的分類 監督學習 (Supervised Learning) ...
監督學習,就是人們常說的分類,通過已有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型(這個模型屬於某個函數的集合,最優則表示在某個評價准則下是最佳的),再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出,對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的,也就具有了對未知數據進行分類的能力 ...
機器學習分為:監督學習,無監督學習,半監督學習(也可以用hinton所說的強化學習)等。 監督與無監督區別: 1. 有監督學習方法必須要有訓練集與測試樣本。在訓練集中找規律,而對測試樣本使用這種規律。而非監督學習沒有訓練集,只有一組數據,在該組數據集內尋找規律。 2. ...
機器學習的常用方法,主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。監督學習,就是人們常說的分類,通過已有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型(這個模型 ...
監督學習,就是人們常說的分類,通過已有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型(這個模型屬於某個函數的集合,最優則表示在某個評價准則下是最佳的),再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出,對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的,也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人 ...
有監督學習和無監督學習兩者的區別: 1.有標簽就是有監督學習,沒有標簽就是無監督學習,說的詳細一點,有監督學習的目的是在訓練集中找規律,然后對測試數據運用這種規律,而無監督學習沒有訓練集,只有一組數據,在該組數據集內尋找規律。 2. 無監督學習方法在尋找數據集中的規律性,這種規律性並不一定 ...