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半监督学习有没有意义?

时间:2015-08-07 09:29:30      阅读:247      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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半监督学习的意义在于对比监督学习而言,半监督学习所利用的非标签样本是否能够提高我们的预测准确率。

 
平滑性假设:若两点x1和x2都位于高密度样本分布区域,且他们的‘距离’很久,那么理想的标签函数(label function)输出y1和y2也是相近的。反而言之, x1和x2位于低密度区域时,y1和y2应当不是很近。
 
聚类假设:若样本点是属于同一聚类,则他们很可能是属于同一种分类。聚类假设的另一种表述方式:决策面一般分布在低密度区域。
 
流型假设:高维数据分布在一个低维的流型上。
 
若满足如上几个假设,则半监督学习就能够获得等于或超过监督学习的预测性能。
 
 





半监督学习有没有意义?

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lijingcong/p/4709757.html

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