【機器學習】半監督學習
傳統的 機器學習 技術分為兩類，一類是無監督學習，一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集，而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中，只有少量的帶有標記的數據，因為對數據進行標記的代價有時很高，比如在生物學中，對某種蛋白質的結構分析或者功能鑒定 ...
原文：【機器學習】使用偽標簽進行半監督學習
使用偽標簽進行半監督學習，在機器學習競賽當中是一個比較容易快速上分的關鍵點。下面給大家來介紹一下什么是基於偽標簽的半監督學習。在傳統的監督學習當中，我們的訓練集具有標簽，同時，測試集也具有標簽。這樣我們通過訓練集訓練到的模型就可以在測試集上驗證模型的准確率。 然而使用偽標簽的話，我們則可以使用訓練集訓練出一個最好的模型，然后再去除測試集的真實的標簽，然后用這個已經train好的模型去predict ...
2021-10-30 11:40 0 800 推薦指數：
相關推薦
機器學習中的有監督學習，無監督學習，半監督學習
在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法： 監督學習(Supervised learning)、 非監督學習(Unsupervised learning)、 半監督學習(Semi-supervised learning)， 監督學習 ...
機器學習分類之監督學習、無監督學習和強化學習
的機器學習。統計學習的方法是基於數據構建概率統計模型從而對數據進行預測與分析，一般包括監督學習、無監督學習 ...
機器學習一 -- 什么是監督學習和無監督學習？
機器學習中的監督學習和無監督學習 說在前面 最近的我一直在尋找實習機會，很多公司給了我第一次電話面試的機會，就沒有下文了。不管是HR姐姐還是第一輪的電話面試，公司員工的態度和耐心都很值得點贊，我也非常感激他們。但是我都沒有進入下一輪面試的機會，一路想想我的簡歷和學習經歷，確實也挺難有 ...
監督學習與無監督學習的區別_機器學習
最近發現很多人還是不能真正分清機器學習的學習方法，我以個人的愚見結合書本簡單說一下這個 機器學習中，可以根據學習任務的不同，分為監督學習(Supervised Learning),無監督學習(Unsupervised Learning)、半監督學習(Semi-Supervised ...
機器學習有監督學習之--回歸
一、引言 本材料參考Andrew Ng大神的機器學習課程 http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福無監督學習UFLDL tutorial http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 機器學習中 ...
04機器學習之無監督學習
無監督學習的目標 利用無標簽的數據學習數據的分布或數據與數據之間的關系被稱作無監督學習。 有監督學習和無監督學習的最大區別在於數據是否有標簽 無監督學習最常應用的場景是聚類(clustering)和降維(Dimension Reduction) 聚類(clustering ) 聚類 ...
<機器學習>無監督學習算法總結
本文僅對常見的無監督學習算法進行了簡單講述，其他的如自動編碼器，受限玻爾茲曼機用於無監督學習，神經網絡用於無監督學習等未包括。同時雖然整體上分為了聚類和降維兩大類，但實際上這兩類並非完全正交，很多地方可以相互轉化，還有一些變種的算法既有聚類功能又有降維功能，一些新出現的和尚在開發創造中的無 ...