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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问题： 1.远程监督的方法由于约束较低，所以导致会产生大量的噪声数据 2.特征抽取方法没有充分考虑两个实体间的位置信息 解决方法： 1.采用多示例学习缓解噪声 将同一Bag(相同实体对）置信度最高的句子的关系 作为Bag中所有句子的关系（假设还是很强） 2.提出PCNNs网络 之前的CNN只能提取到 ...
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2019-10-10 22:56:58
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多示例学习：包(bags) 和 示例 (instance). 包是由多个示例组成的，举个例子，在图像分类中，一张图片就是一个包，图片分割出的patches就是示例。在多示例学习中，包带有类别标签而示例不带类别标签，最终的目的是给出对新的包的类别预测。 多示例学习是弱监督学习中的一个popular的方 ...
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2016-11-17 00:28:45
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多类分类（Multiclass Classification）一个样本属于且只属于多个类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的。典型方法：One-vs-All or One-vs.-rest：将多类问题分成N个二类分类问题，训练N个二类分类器，对第i个类来说，所有属于第i个类的样本为正...
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2015-07-25 21:20:38
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处理多示例学习(MIL)特征(matlab)本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy多示例学习(MIL)的特征(features)包含, "示例编号+视频编号+标签+特征"的形式;需要组成多示例学习特定包的形式, 每一个元胞是一个多示例包, 后面一位是标签, 即"特征包+标签"的形式;代码:%author @ C.L.Wang
%time @ 2014.5...
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2014-06-05 02:55:23
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