1.统计学习 统计学习的对象：（1）data ： 计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。（2）数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。统计学习的目的：用于对数据（特别是未知数据） 进行预测和分析。统计学习的方法：（1）分类： 监督学习无监督学习半监督学习强化学习 ...
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2020-01-25 19:28:51
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系统学习机器学习书本知识--每周两章节，列表如下: 1.模式评估与选择 线性模型 2.决策树 神经网络 3.支持向量机 贝叶斯分类器 4.集成学习 聚类 5.降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 6.计算学习理论 半监督学习 7.概率图模型 规则学习 8.强化学习 ...
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2019-12-29 18:52:15
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奥卡姆剃刀：Occam’s razor 半监督学习：semi supervised learning 标注：tagging 不完全数据：incomplete data 参数空间：parameter space 残差：residual 测试集：test set 测试数据：test data 测试误差： ...
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2019-12-25 17:38:42
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直推学习实际上是半监督学习的一部分。 如果用来学习的数据中未标记数据就是最终要预测的数据，那么就是直推学习； 如果不知道最后用来预测的数据是什么，就是单纯的半监督学习。 ...
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2019-12-14 19:00:47
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自我训练是一种增量算法(incremental algorithm)： 场景： 半监督学习，具备一小部分有标记样本和大量未标记样本，通常存在大量样本标注困难的问题。 基本流程： 1. 最初，使用少量标记数据构建单个分类器。 2. 然后，迭代地预测未标记样本的标签。 3. 通过2中预测结果的可信程度对 ...
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2019-12-14 18:59:39
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大纲： 算法分类有监督学习与无监督学习分类问题与回归问题生成模型与判别模型强化学习评价指标准确率与回归误差ROC曲线交叉验证模型选择过拟合与欠拟合偏差与方差正则化 半监督学习归类到有监督学习中去。 有监督学习大部分问题都是分类问题，有监督中的分类问题分为生成式模型和判别模型。 分类问题常用的评价指标 ...
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2019-11-30 18:55:39
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1、9/1~10/31经典算法梳理和学习 1.1 小蓝书（第一遍已学完，等其他知识点完成后，需要再刷一遍） 1.2 西瓜书 （计算学习理论、半监督学习、概率图模型、强化学习、规则学习，课后习题；前面章节尽快完成） 2、19/11/1~20/1/31 自然语言处理基础知识 2.1 数学之美（进行中） ...
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2019-11-04 11:37:56
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半监督支持向量机（S3VMs） 今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~ 引入 支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？但是如果数据集中有大量无标 ...
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2019-11-01 09:19:31
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Semi-Supervised Learning 半监督学习（三） 方法介绍 Mixture Models & EM 无标签数据告诉我们所有类的实例混和在一起是如何分布的，如果我们知道每个类中的样本是如何分布的，我们就能把混合模型分解成独立的类，这就是mixture models背后的机制。今天，小 ...
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2019-10-27 10:20:17
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Deep Active Learning 最上方为监督学习，对面为非监督学习，之间包括增强学习、半监督学习、在线学习、主动学习。 Supervised Learing 将未标记的数据交给Work进行标记，然后将标记数据交给Learner进行训练。 Semi-Supervised Learning 在 ...
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2019-07-31 16:50:48
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