分类：分类的意义 传统意义下的分类：生物物种预测：天气预报决策：yes or no分类的传统模型分类（判别分析）与聚类有什么差别？有监督学习，无监督学习，半监督学习 常见分类模型与算法 线性判别法距离判别法贝叶斯分类器决策树支持向量机(SVM)神经网络 文本挖掘典型场景 网页自动分类垃圾邮件判断评论 ...
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2016-04-23 18:12:03
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使用基于半监督方法的异常值检测，用K近邻距离的平方和来产生了初始的类标
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2015-10-18 14:04:25
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以下的内容摘自维基百科semi-supervised learning。用来对半监督学习进行一个概念性的直观体验。
Semi-supervised learning is a class of supervised learning tasks and techniques that also make use of unlabeled data for training - typically...
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2015-08-28 15:41:53
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统计学习由监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi-supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）组成。统计学习方法包括模型的假设空间、模型的选择准则以及模型学习的算法，称其为统计学习方法的三要素：模型（model）、策略（strategy）和算法（algor...
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2015-08-28 13:13:39
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流数据：（1）传感器数据 （2）图像、视屏数据 （3）互联网数据 （4）业务数据机器学习：（1）监督学习：给定训练集，预测测试集。训练集包括数据和响应。常见的有监督学习包括分类和回归。（2）无监督学习：该训练集中只包括特征，没有人工标注的目标。常见的务监督学习方法包括聚类和密度估计。（3）半监督学习...
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2015-08-25 18:36:37
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参考：http://scikit-learn.org/stable/modules/label_propagation.html
The semi-supervised estimators insklearn.semi_supervised are
able to make use of this additional unlabeled data to better ca...
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2015-08-07 09:39:40
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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...
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2015-08-07 09:29:30
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统计学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statical machine learning）.统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等组成。统...
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2015-05-10 00:49:46
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统计学习是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析，统计学习由监督学习，非监督学习，半监督学习和强化学习等组成
统计学习由模型的假设空间（学习的模型属于某个函数的集合），模型选择的准则，及模型学习的算法
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2014-11-29 21:31:23
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目前机器学习最热门的领域有以下七个，后面给出相应的资料链接：1. 迁移学习Transfer learning 。 http://www.cse.ust.hk/TL/index.html2. 半监督学习Semi-Supervised learning 。 http://pages.cs.wisc.ed...
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2014-11-27 12:40:01
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