多視圖學習(multi-view learning) 前期吹牛:今天這一章我們就是來吹牛的,剛開始老板在和我說什么叫多視圖學習的時候,我的腦海中是這么理解的:我們在欣賞妹子福利照片的時候,不能只看45度角的吧,要不那樣豈不是都是美女了,這還得了。所以我們要看各個角度的照片,打擊盜版美女 ...
在介紹多視圖學習之前,我們先回顧一下單視圖學習。單視圖學習可以在傳統的垃圾郵件過濾中見到。比如我們訓練一個classifier去篩選垃圾郵件,我們可以通過自然語言處理 NLP 去通過郵件的內容來判斷它是否是垃圾郵件。我們通常會增加一些features,比如標點符號的比例,郵件的文檔長度。新的features和文檔內容放在同一個視圖下,我們在這里可以把視圖理解為一個pd.dataframe。然后通過 ...
2019-08-03 18:12 0 2487 推薦指數:
多視圖學習(multi-view learning) 前期吹牛:今天這一章我們就是來吹牛的,剛開始老板在和我說什么叫多視圖學習的時候,我的腦海中是這么理解的:我們在欣賞妹子福利照片的時候,不能只看45度角的吧,要不那樣豈不是都是美女了,這還得了。所以我們要看各個角度的照片,打擊盜版美女 ...
: MultiView 控件和 Wizard 控件。它們可以把若干個步驟濃縮到一個頁面里,把幾頁的 ...
多視圖子空間聚類/表示學習(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ “橫看成嶺側成峰,遠近高低各不同。”多視圖聚類是最近 ...
集成學習:是目前機器學習的一大熱門方向,所謂集成學習簡單理解就是指采用多個分類器對數據集進行預測,從而提高整體分類器的泛化能力。 我們在前面介紹了。所謂的機器學習就是通過某種學習方法在假設空間中找到一個足夠好的函數h逼近f,f是現實數據的分布函數模型,這個近似的函數就是分類器 ...
主動學習簡介 在某些情況下,沒有類標簽的數據相當豐富而有類標簽的數據相當稀少,並且人工對數據進行標記的成本又相當高昂。在這種情況下,我們可以讓學習算法主動地提出要對哪些數據進行標注,之后我們要將這些數據送到專家那里讓他們進行標注,再將這些數據加入到訓練樣本集中對算法進行訓練。這一過程叫做 ...
摘要:本文是理解adaboost算法與xgboost算法的前奏篇,主要介紹集成學習(Ensemble learning)的含義,在模型選擇、訓練數據過多或過少、數據融合及置信度估計等幾方面的應用,同時介紹了集成學習的兩個重要方面,即生成模型的算法,如bagging、boosting,以及組合模型 ...
0 - 背景 0.0 - 為什么需要字典學習? 這里引用這個博客的一段話,我覺得可以很好的解釋這個問題。 0.1 - 為什么需要稀疏表示? 同樣引用這個博客的一段話,我覺得可以很好的解釋這個問題。 左圖是新飛行員(不熟練的飛行員)的大腦。圖中 ...
集成學習(Ensembling Learning) 標簽(空格分隔): 機器學習 Adabost 對於一些弱分類器來說,如何通過組合方法構成一個強分類器。一般的思路是:改變訓練數據的概率分布(權值分布),針對不同的訓練數據分布調用弱學習算法學習一系列的弱分類器,然后將他們組合起來,形成強 ...