半监督学习 在有标签数据+无标签数据混合成的训练数据中使用的机器学习算法。一般假设，无标签数据比有标签数据多，甚至多得多。 要求： 无标签数据一般是有标签数据中的某一个类别的（不要不属于的，也不要属于多个类别的）； 有标签数据的标签应该都是对的； 无标签数据一般是类别平衡的（即每一类的样本数差不多） ...
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2020-07-02 13:18:26
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监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelSprea ...
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2020-05-06 22:02:37
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Π-model 和 temporal ensemble 都出自论文 Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning，都是利用一致性约束（consistency regularization）来进行半监督学习（semi-supervised learn... ...
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2020-05-04 13:28:02
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学习资料：《统计学习方法第二版》第一章 一. 机器学习定义 机器学习就是计算机能够利用数据和统计方法提高系统性能的方法。 二. 机器学习分类 机器学习一般可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 三. 机器学习方法三要素 模型+策略+优化算法=机器学习方法 模型 在监督学习中模型就是要学 ...
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2020-04-10 19:48:53
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Python开发环境以及基本库的安装： Pip list 什么是机器学习： 机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，让机器想人一样的去做出决策以此让它完成直接编程无法完成的功能和方法，利用数据训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习通常分为四类： 1、监督学习 2、无监督学习 3、半监督学习 ...
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2020-04-08 19:08:59
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(1) (2) (3) 按照学习形式将机器学习划分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习 监督学习（Supervised Learning）表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果。 无监督学习（Un ...
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2020-04-05 11:19:12
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摘要：图卷积网络在图结构数据的半监督学习中取得了显著的成功。基于图的半监督学习的关键是捕获由图结构施加于节点上的标签或特征的平稳性。之前的方法，谱方法和空间方法，致力于将图卷积定义为相邻节点的加权平均，然后学习图卷积核，利用平滑性来提高基于图的半监督学习的性能。如何确定合适的邻域来反映图结构中所表现 ...
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2020-04-01 11:19:38
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什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。 监督学习(supervised learning)：已知数据和其一一对应的标签，训练一个智能算 ...
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2020-02-14 18:04:37
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机器学习介绍 机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习，改善具体算法的性能。 多领域交叉，涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。 分类：监督学习、无监督学习、强化学习（增强学习）、半监督学习、深度学习。 scikit-learn库介绍（sklearn） 依赖Num ...
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2020-02-02 20:03:57
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