PU Learning簡介:對無標簽數據進行半監督分類
當只有幾個正樣本，你如何分類無標簽數據 假設您有一個交易業務數據集。有些交易被標記為欺詐，其余交易被標記為真實交易，因此您需要設計一個模型來區分欺詐交易和真實交易。 假設您有足夠的數據和良好的特征， ...
原文：PU learning簡介
一 引言在現實生活中，有許多只有正樣本和大量未標記樣本的例子。這是因為負類樣本的一些特點使得獲取負樣本較為困難。比如： 負類數據不易獲取。負類數據太過多樣化。負類數據動態變化。舉一個形象點的例子：比如在推薦系統里，只有用戶點擊的正樣本，卻沒有顯性負樣本，我們不能因為用戶沒有點擊這個樣本就認為它是負樣本，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 Learning ...
2020-03-27 15:58 0 806 推薦指數：
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