一些參考資料: [1] 李宏毅機器學習教學視頻 semi-supervise [2] 李宏毅視頻的文字稿 (上面兩個資料的講解順序是:semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
根據模型的訓練策略划分: 直推式學習 Transductive Semi supervised Learning 無標記數據就是最終要用來測試的數據,學習的目的就是在這些數據上取得最佳泛化能力。 歸納式學習 Inductive Semi supervised Learning 認為待識別樣本不能是訓練中所用的無標簽數據,不能參與到訓練過程。 這兩者的區別在於:預測樣本是不是在訓練的時候已經見 用 ...
2021-03-08 19:12 0 628 推薦指數:
一些參考資料: [1] 李宏毅機器學習教學視頻 semi-supervise [2] 李宏毅視頻的文字稿 (上面兩個資料的講解順序是:semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
SSL按照統計學習理論的角度包括直推(Transductive)SSL和歸納(Inductive)SSL兩類模式。直推SSL只處理樣本空間內給定的訓練數據,利用訓練數據中有類標簽的樣本和無類標簽的樣例進行訓練,預測訓練數據中無類標簽的樣例的類標簽;歸納SSL處理整個樣本空間中所有給定和未知的樣例 ...
題記:最近在做LLL(Life Long Learning),接觸到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好讀到了谷歌今年的論文,也是比較有點開創性的,淺顯易懂,對比實驗豐富,非常適合缺乏基礎科學常識和剛剛讀研不會寫論文的同學讀一讀,觸類旁通嘛。 這篇論文 ...
監督學習:簡單來說就是給定一定的訓練樣本(這里一定要注意,樣本是既有數據,也有數據對應的結果),利用這個樣本進行訓練得到一個模型(可以說是一個函數),然后利用這個模型,將所有的輸入映射為相應的輸出,之后對輸出進行簡單的判斷從而達到了分類(或者說回歸)的問題。簡單做一個區分,分類就是離散的數據,回歸 ...
機器學習的常用方法中,我們知道一般分為監督學習和非監督學習。 l 監督學習:監督學習,簡單來說就是給定一定的訓練樣本(這里一定要注意,這個樣本是既有數據,也有數據相對應的結果),利用這個樣本進行訓練得到一個模型(可以說就是一個函數),然后利用這個模型,將所有的輸入映射為相應的輸出,之后對輸出 ...
學習資料:《統計學習方法 第二版》、《機器學習實戰》、吳恩達機器學習課程 一. 感知機Proceptron 感知機是根據輸入實例的特征向量\(x\)對其進行二類分類的線性分類模型:\(f(x)=\operatorname{sign}(w \cdot x+b)\),感知機模型 ...
學習資料:吳恩達機器學習課程 一. K-means算法 1. 算法思想 K-均值算法是無監督學習中聚類算法中的一個 初始化k個聚類中心 循環: 將每個訓練樣本歸類到最近的聚類中心組成一個個聚類 移動聚類中心到本身聚類的中心(平均值 ...
監督學習(Unsupervised learning)最典型的就是聚類,事先不知道樣本的類別,通過某種辦法 ...