半监督学习第13页

举个例子，如何用GCN图卷积神经网络实现摔倒监测？

作者|李秋键责编|寇雪芹头图|下载于视觉中国引言近几年来深度学习的发展越来越火热，其中最为典型的就是半监督学习的新研究进展GCN。

AI科技大本营·2022-10-30 07:06

主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案

0.引言在机器学习(Machinelearning)领域，监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervisedlearning)以及半监督学习(Semi-supervisedlearning

汀、·2022-10-27 06:40

机器学习（概率图模型）

上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设

G换一种活法·2022-10-25 19:55

周志华《Machine Learning》学习笔记（16）--概率图模型

转自：http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/75090562上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念

hhsh49·2022-10-25 19:18

异常检测模型整理

处理异常检测的模型包括监督模型、半监督学习和无监督学习模型，具体如下：

nana-li·2022-10-24 20:35

【周志华机器学习】总目录

CNN神经网络之RNN门控循环单元六、支持向量机七、贝叶斯分类器八、集成学习XGBoostLightGBM九、聚类十、降维与度量学习kNN补充——近邻的距离度量十一、特征选择与稀疏学习十二、计算学习十三、半监督学习十四

CHH3213·2022-10-24 18:50

机器学习学习笔记-西瓜书

#西瓜书笔记文章目录模型评估和选择线性模型决策树神经网络支持向量机贝叶斯分类集成学习聚类性能度量与距离计算原型聚类密度聚类层次聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习半监督学习的方法概率图模型规则学习强化学习误差函数卷积池化后的图像大小计算集成学习评估特征的重要性

龙海L·2022-10-24 18:17

机器学习基础概念

训练集用来训练，构建模型验证集在模型训练阶段，用来测试模型的好坏测试集等模型训练好后，用来评估模型的好坏监督学习有标签的数据无监督学习没有标签的数据半监督学习有监督学习、无监督学习相结合的一种学习方式，

·2022-10-21 17:37

人工智能基础：机器学习常见的算法介绍

目录监督学习1.1分类1.2回归无监督学习2.1聚类2.2降维3、半监督学习4、迁移学习5、强化学习（ReinforcementLearning，RL）今天给大家聊聊机器学习算法相关的知识，一起来看看吧

IT技术分享社区·2022-10-18 07:55

如何让机器像人一样多角度思考？协同训练来帮你

下载于视觉中国本文目录0.摘要1.引言2.协同训练介绍3.协同训练改进3.1基于视图划分的协同训练3.2基于学习器差异化的协同训练3.3基于标签置信度的协同训练4.协同训练应用5.总结与展望摘要协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一

csdn业界要闻·2022-10-17 07:43

机器学习笔记（24）一种简单的半监督目标检测框架（1）

早上起来洗漱，昨晚没睡好，晕晕乎乎的，洗着洗着脑子中突然出现了下面的图2，这是很久之前看到的论文了，可能是因为最近看了些半监督学习的东西，就想起了这篇论文。忙里偷闲，翻译一下。

是魏小白吗·2022-10-16 08:46

大师兄的数据分析学习笔记(二十九）：关联

大师兄的数据分析学习笔记(二十八）：聚类（四）大师兄的数据分析学习笔记(三十）：半监督学习一、关联规则关联规则反应一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。

superkmi·2022-10-14 19:44

【Scikit-Learn 中文文档】半监督学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/label_propagation.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/label_propagation.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://git

yxh11028·2022-10-14 14:31

机器学习之半监督学习

让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习(semi-supervisedlearning)。

yangtom249·2022-10-14 14:30

Sklearn官方文档中文整理9——特征选择和半监督学习篇

Sklearn官方文档中文整理9——特征选择和半监督学习篇1.监督学习1.13.特征选择1.13.1.移除低方差特征【feature_selection.VarianceThreshold】1.13.2

yumin1997·2022-10-14 14:59

scikit-learn 中文文档-半监督学习|ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/label_propagation.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/label_propagation.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://git

风风tzp·2022-10-14 14:29

社区发现之标签传播算法

转载自：https://www.jianshu.com/p/0c66b2717972一、半监督学习（Semi-supervisedLearning,SSL)机器学习大体可分为三类：监督学习（SupervisedLearning

张博208·2022-10-14 14:27

厦门大学邢兆雨：从统计专业到王亚南经济研究院博士生！

—企业违约预测分析厦门大学教务处—评教数据分析厦门大学研究生院—学科数据分析、学科数据库搭建Offer：阿里巴巴，百威亚太，厦大博士去向：王亚南经济研究院博士生主要研究方向：高维统计问题，无监督学习，半监督学习

Datawhale·2022-10-14 09:32

机器学习开篇之机器学习的分类

目录1引言2机器学习分类2.1监督学习（SupervisedLearning）2.1.1传统监督学习2.1.2非监督学习2.1.3半监督学习2.1.4其它分类2.2强化学习（ReinforcementLearning

Lion丶Dream·2022-10-12 22:54

李宏毅机器学习笔记——自编码器(Auto-encoder)

概念自编码器（autoencoder,AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs），其功能是通过将输入信息作为学习目标，对输入信息进行表征学习

vincewm·2022-10-10 10:00

机器学习实战步骤（qbit）

机器学习分为四大类监督学习supervisedlearning:训练数据集全部有标签无监督学习unsupervisedlearning:训练数据集没有标签半监督学习semi-supervisedl

·2022-10-09 15:22

论文浅尝 | PASSLEAF：基于样本池的不确定性知识图谱嵌入半监督学习框架

笔记整理：陈一林，东南大学硕士，研究方向为不确定性知识图谱规则与推理。论文引用：Citation:Chen,Z.M.,Yeh,M.Y.andKuo,T.W.,2021,May.PASSLEAF:APool-bAsedSemi-SupervisedLEArningFrameworkforUncertainKnowledgeGraphEmbedding.InProceedingsoftheAAAICo

开放知识图谱·2022-10-09 11:45

有监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习、弱监督学习的区别

我们在用训练集训练我们模型的时候有监督学习：训练数据集的标签都是已知的，意味着我们有目的性的去让模型去学习一个指定的目标无监督学习：训练数据集的标签都是未知的，数据集中包含的信息我们并不知道，需要模型自己去学习出来半监督学习

刘大彪·2022-10-08 07:36

关系抽取方法总结（基于规则-传统机器学习-深度学习）

关系抽取介绍2基于规则的关系抽取算法2.1基于触发词（基于模式）2.2基于依存关系（语法树）2.3基于规则的RE优缺点3基于机器学习的RE方法3.1监督学习3.1.1基于特征向量3.1.2基于核函数3.3半监督学习

Weiyaner·2022-10-02 07:37

[源码笔记]Graph Convolutional Network(GCN) 图卷积网络源码详解

_ZJF的博客-CSDN博客_gcnpytorch理论-supplement1.半监督学习是什么？体现在哪里？参考这篇文章HGAT半监督短文本分类的异构图注意网络论文阅读笔记及代码复现_ZJF

LightInk2020·2022-10-01 07:50

Semi-supervised Learning on Graphs with Generative Adversarial Nets

ABSTRACT我们研究了生成对抗网（GANs）如何帮助图的半监督学习。我们首先介绍了图的对抗学习的工作原理，然后提出了图的半监督学习的一种新方法GraphSGAN。

小有名气的可爱鬼·2022-09-27 09:19

机器学习笔记1——机器学习的分类、性能度量以及特征工程

一、分类1.1按任务类型回归模型分类模型结构化学习模型1.2按学习理论监督学习：训练样本带有标签半监督学习：训练样本部分有标签无监督学习：训练样本无标签，例如聚类算法强化学习：智能体通过环境进行交互获得的奖赏来指导自己的行为

卖strawberry的小女孩·2022-09-25 20:30

机器学习中的名词释义（一）

artificialintelligence）机器学习——ML（MachineLearning）深度学习——DL（DeepLearning）监督学习——SupervisedLearning无监督学习——UnsupervisedLearning半监督学习

繁华三千东流水·2022-09-23 18:53

机器学习系统

ML系统的重要性ML系统的类型ML系统中的监督学习ML系统中的无监督学习ML系统中的半监督学习ML系统中的强化学习ML系统的设计步

Naem Azam·2022-09-23 18:52

【机器学习】之第十三章——半监督学习

13.1、未标记样本在现实生活中，通常学习任务是已标记样本较少，而未标记的样本很多，那么按照传统监督学习的思想，便只能用已标记的少部分样本去训练学习器，这将会导致学习器的泛化性能不够好，因此如何利用起来这些未标记样本是重要需要思考的问题。有一种常见的方法称为主动学习，可以用例子来简单理解：对于有标记的数据集DlD_lDl，先用其训练一个模型，再用这个模型去未标记的数据集DuD_uDu中挑选样本，再

FavoriteStar·2022-09-20 16:46

基于Python实现的决策树模型

决策树模型4三、程序测试53.1数据集说明53.2决策树生成和测试63.3学习曲线评估算法精度7四、实验总结8附录-程序代码8一、问题背景1.1监督学习简介机器学习的形式包括无监督学习，强化学习，监督学习和半监督学习

biyezuopin·2022-09-12 17:21

【数据挖掘算法与应用】——数据挖掘导论

.广义技术角度的定义2.狭义技术角度的定义3.商业角度的定义4.数据挖掘与其他科学的关系5.数据挖掘对象6.挖掘到什么知识三、数据挖掘方法1.数据挖掘中常用的十三种技术2.有监督学习3.无监督学习4.半监督学习

北极的三哈·2022-09-11 07:28

《统计学习方法》笔记

（有时还包括半监督学习、主动学习）监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。标注数据表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生相应的输出。

仿生程序员会梦见电子羊吗·2022-09-06 07:28

自然语言处理系列之： NLP中用到的机器学习算法

大纲机器学习的一些基本概念：有/无监督学习、半监督学习、回归、降维等机器学习常用分类算法：朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等机器学习的聚类方法：k-means算法机器学习的应用9.1简介机器学习训练的要素数据转换数据的模型衡量模型好坏的损失函数调整模型权重以最小化损失函数的算法机器学习中最重要的四类问题

Hi丶ImViper·2022-09-03 07:48

深度学习结构化模型_使用半监督学习为结构化数据训练更好的深度学习模型

深度学习结构化模型Deeplearningisknowntoworkwellwhenappliedtounstructureddataliketext,audio,orimagesbutcansometimeslagbehindothermachinelearningapproacheslikegradientboostingwhenappliedtostructuredortabulardata

勃斯丶李·2022-08-30 09:45

2 机器学习基本概念

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

《一夜飘零》·2022-08-29 07:23

【进阶版】机器学习之半监督学习、半监督聚类、规则学习相关原理知识（20）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册半监督学习生成式方法半监督SVM基于分歧的方法半监督聚类每文一语欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏包含大量代码项目，适用于毕业设计方向选取和实现

王小王-123·2022-08-25 07:32

论文阅读_对比学习_SimCLR

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习，知识表示，半监督学习

xieyan0811·2022-08-21 17:19

逐点流形正则半监督深度核极限学习机

0、前言前期博文逐点流行正则化方法及其在半监督学习上的应用讲述了基于逐点流形正则化的半监督学习框架，将其与深度极限学习机融合，提出一种新的算法——逐点流形正则半监督深度核极限学习机（PW_LapDKELM

机器猫001·2022-08-17 07:30

半监督学习总结

半监督学习Semi-supervisedLearning简介半监督深度学习无标签数据预训练，有标签数据微调利用从网络得到的深度特征来做半监督算法MakeNetworkworkinsemi-supervisedfashionPseudo-Label

SoaringPigeon·2022-08-13 07:37

目标追踪论文之狼吞虎咽(5):基于张量的图嵌入半监督学习及其在判别式目标追踪的应用

一、摘要作者将一个图像（imagepatch）看做是一个保留了原始图像结构的二阶张量，然后设计了两个图来描绘目标和背景所在的张量样本中固有的局部几何结构，从而构建一个判别式嵌入空间。图嵌入可以在降低张量维度的同时保留着图的结构。此外，作者提出了两种思路(？)用来寻找原始张量样本到基于张量的图嵌入空间的变换矩阵。为了能够在嵌入空间编码出更多的判别信息，作者提出了基于迁移学习的的半监督策略，用以交替迭

==樛木==·2022-08-13 07:04

图解半监督学习FixMatch，只用10张标注图片训练CIFAR10

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源|AI公园作者|amitness编译|ronghuaiyang【导读】仅使用10张带有标签的图像，它在CIFAR-10上的中位精度为78％，最大精度为84％，来看看是怎么做到的。深度学习在计算机视觉领域展示了非常有前途的结果。但是当将它应用于实际的医学成像等领域的时候，标签数据的缺乏是一个主要的挑战。在实际环境中，对数据做标

小白学视觉·2022-08-13 07:28

虚拟对抗训练（VAT）：一种用于监督学习和半监督学习的正则化方法

虚拟对抗损失：一种对给定输入的条件标签分布的局部平滑度的新度量方法。模型对于输入的微小改变，它的输出不应该有很大的变动，对于小扰动有大的输出波动的模型会导致这个损失函数变大。通常过拟合的时候，会出现这种现象，所以可以把VAT看做是一种正则化的方法。虚拟对抗训练就是要找一个使输出偏差最大的扰动方向，在这个方向上对输入产生扰动，再用于训练模型，使模型的局部平滑度增强。以上公式展示了虚拟对抗训练的原理，

cnblogs.com/qizhou/·2022-08-13 07:55

【科普】半监督学习的概述与思考，及其在联邦学习场景下的应用

关注公众号，发现CV技术之美在现实世界中，数据往往存在各种各样的问题，例如：图片分类模型对标注数据的依赖性很强、标注图片数据难以获取、大量未标注数据存在、针对某个场景的数据量过小…等等问题。在联邦学习中，由于数据的非独立同分布特性（Non-IID）导致了每个客户端（数据拥有者）自身的数据可能存在噪声、标注不完全、数据量不够等等情况，同时我们从隐私安全的方面考虑到只要使用数据，就有可能存在隐私泄露的

我爱计算机视觉·2022-08-13 07:53

半监督学习的概述与思考，及其在联邦场景下的应用（续）

关注公众号，发现CV技术之美上一文（【科普】半监督学习的概述与思考，及其在联邦学习场景下的应用）中，我们主要介绍了半监督学习相关的基础知识、方法以及一些SOTA论文，接下来我们将从联邦学习结合半监督学习的角度来进行探讨