半监督学习 顾名思义是介于分类（监督学习）与聚类（无监督学习）之间的一种学习范式。给定很少一部分样本的类标签，怎么样利用少部分具有类标签的数据来提高聚类的准确率是其研究主题。其中基于图的标签传播（Label Propagation）算法是有影响的算法之一。 UCI机器学习数据库：http://arc ...
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2017-06-17 18:36:27
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目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等； 半监督方法主要考虑如何利 ...
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2017-06-16 21:11:59
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一、机器学习介绍 什么是机器学习？计算机程序从经验E（给一些样本数据）中学习任务T，用度量P来衡量性能，并且由P定义的关于T的性能会随着经验E而提高 机器学习分为：有监督学习（给出数据样本的标签）、无监督学习（没有给出数据样本的标签）、半监督学习（给出少量的有标签数据，和大量没有标签的数据）、强化学 ...
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2017-06-06 23:24:41
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机器学习按数据的使用方式来说可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，机器学习中的算法还有另外一种划分方式：分类、聚类、回归。但我更喜欢分为两种：广义的分类（分类+聚类）和回归，这里是按照预测的结果是离散数据还是连续数据来划分的。今天要介绍的决策树就是分类算法中的一种。 在介绍机器学习 ...
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2017-05-08 01:26:28
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概述 在机器学习领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函 ...
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2017-05-04 01:34:05
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在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出 ...
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2017-04-22 20:43:33
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本来这门课程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 作业是用卷积神经网络做半监督学习，这个还没完全解决，于是先从基础的开始，用keras 实现cifar10。 以下是代码 以下是正确率和损失曲线 ...
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2016-11-18 09:41:08
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1. 基本概念：训练集，测试集，特征值，监督学习，非监督学习，半监督学习，分类，回归 2. 概念学习：人类学习概念：鸟，车，计算机 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数 3. 例子：学习 “享受运动" 这一概念： 小明进行水上运动，是否享受运动取决于很多因素 天气 ...
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2016-10-22 06:57:46
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Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出 ...
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2016-05-23 17:19:23
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1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种 ...
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2016-05-21 18:58:14
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