半监督学习

【任务1 - 线性回归算法梳理】

【任务1-线性回归算法梳理】时长：2天机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证监督学习，非监督学习，半监督学习三者的区别是什么，举出一个最有代表性的算法
小小尧·2021-06-27 08:32

人工智能期末复习笔记2018-01-13

机器学习可以按以下分类：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习。
铅绘_LittleWorld·2021-06-23 13:33

【Note】MV-机器学习系列 之 有趣的机器学习

半监督学习semi-supervisedlearning综合了监督学习和非监督学习的学习方法。强化学习
火禾子_·2021-06-21 16:25

机器学习专业术语 ML Terminology

MachineLearning:SupervisedLearning监督学习UnsupervisedLearning非监督学习Semi-supervisedLearning半监督学习ReinforcementLearning
Lucien_Liu·2021-06-14 20:12

深度学习笔记

半监督学习部分有标签，用无标签数据加强有标签学习增强学习类似alphagolossfun
C就要毕业了·2021-06-09 13:19

神经网络与深度学习——TensorFlow实践（九）

第9讲回归问题机器学习基础机器学习：数据中学习，拟合模型学习算法：数据中产生模型的算法步骤：建立模型——学习模型——预测识别监督学习无监督学习半监督学习对数据学习，寻找属性和标记之间的映射关系样本未标记
庄园特聘拆椅狂魔·2021-06-08 15:58

sklearn的高斯混合模型GMM与Kmeans的实现

Scikit-learn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，包含很多监督学习，非监督学习一级半监督学习的算法。同时也包括数据特征提取，数据清洗等的一些功能。
环境与方法·2021-06-06 07:11

GAN实战：半监督生成对抗网络

半监督学习（semi-supervisedlearning）是GAN在实际应用中最有前途的领域之一。
人邮异步社区·2021-05-08 17:07

图解机器学习基本概念及分类

文章目录什么是机器学习为什么使用机器学习机器学习系统的类型有监督学习和无监督学习有监督学习无监督学习半监督学习强化学习批量学习和在线学习批量学习在线学习基于实例的学习于基于模型的学习基于实例的学习基于模型的学习什么是机器学习机器学习是一门通过编程让计算机从数据中进行学习的科学
金啊豆嘞·2021-04-28 22:32

机器学习分类

按照标记的不同，分为监督学习，半监督学习和无监督学习。输入分类Concretefeatures，rawfeatures和abstractfeatures.
jiat494·2021-04-28 21:44

数据挖掘算法

包括有：有监督学习(supervisedlearning)无监督学习(unsupervisedlearning)半监督学习(semi-supervisedlearning)强化学习(reinforcementlearning
小帅明3号·2021-04-25 16:07

跟我一起学PyTorch-07：嵌入与表征学习

半监督学习通过进一步学习未标签数据来解决这个问题，具体思路是：从未标签数据上学习数据的表征
金字塔下的小蜗牛·2021-04-21 04:35

11.25 统计学习方法

1.2监督学习统计学习包括监督学习，非监督学习，半监督学习及强化学习。监督学习（supervisedlearning）的任务是学习一个模型，使模型能够对人意给定的输入，对其相应的输出作出一个好的预测。
啦啦啦_9a5f·2021-04-14 06:54

多视图谱聚类算法介绍

作者的多视图谱聚类框架建立在标准谱聚类基础上，增加了半监督学习中的共正则化框架增加单一视图。半监
hzb_ml·2021-04-14 02:33

MixMatch半监督学习论文分析【终于说清楚了系列1】

MixMatch:AHolisticApproachtoSemi-SupervisedLearning.文章发表于NeurIPS2019半监督方法的目是充分利用少量的有标数据以及大量的无标数据。为了充分利用有标数据，通常会对有标数据进行增强为了充分利用无标数据，会通过一种方法给无标数据打上人工标签，然后就可以像有标数据一样利用起来MixMatch的主要步骤如下：image.png1.对有标数据进行
米米不多·2021-04-09 10:13

半监督学习|深度学习（李宏毅）（九）

一、介绍什么是半监督学习假设有以下数据，一部分是有标签的数据，另一部分是无标签的数据：在实际情况下，一般无标签数据的量远大于有标签数据的量，即，因为为数据进行标注是需要成本的。
酷酷的群·2021-03-30 15:55

像素级任务半监督学习的有引导协作训练

https://arxiv.org/abs/2008.05258https://github.com/ZHKKKe/PixelSSLhttps://paperswithcode.com/paper/guided-collaborative-training-for-pixel-wise-1https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/paper
Valar_Morghulis·2021-03-29 14:50

2018.1.1写给未来的自己

他跟你科普了学习的三种模式，自主学习，半监督学习，全监督学习，给你分析了以后教育孩子的方法，以及对他们未来的规划，这种见识是你远远达不到的。给了你那么多中肯的建议，你都做到了哪些了。
orangelemon·2021-03-10 10:31

智能标注-半自动化标注实现

数据的质量显得尤为重要，特别是在cv行业，数据标注的好坏可以直接决定模型的上限，而数据标注需要耗费大量的人力和物力，为了节约成本问题，解放生产力，推动AI的发展进步，科学家们绞尽脑汁，提出了各种前沿算法，如半监督学习
YANJINING·2021-03-06 13:49

机器学习入门(一）

例如：有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。是否可以动态地进行增量学习。例如：在线学习，批量学习。
大呼啦·2021-02-16 10:27

WACV 2021 论文大盘点-视频理解篇

更偏重技术应用，附论文下载』视频分类VideoSSL:Semi-SupervisedLearningforVideoClassification本次工作中，作者提出使用卷积神经网络（CNN）进行视频分类的半监督学习方法
OpenCV中文网公众号·2021-02-07 23:17

Learning Spark [7] - 机器学习入门

机器学习模型主要有以下几种分类：SupervisedMachineLearning(监督学习)UnsupervisedMachineLearning(无监督学习)Semi-supervisedMachineLearning(半监督学习
屹然1ran·2021-02-01 14:43

西瓜书读书笔记（十三）-半监督学习

全部笔记的汇总贴：《机器学习》西瓜书-读书笔记汇总贴一、未标记样本半监督学习可进一步划分为纯半监督学习和直推学习。
及时行樂_·2021-01-26 13:44

ImageNet的top-1终于上了90%，网友质疑：用额外数据集还不公开，让人怎么信服？...

转载自：机器之心近日，谷歌大脑研究科学家、AutoML鼻祖QuocLe发文表示，他们提出了一种新的半监督学习方法，可以将模型在ImageNet上的top-1准确率提升到90.2%，与之前的SOTA相比实现了
BAAIBeijing·2021-01-19 18:07

谷歌提出Meta Pseudo Labels，刷新ImageNet上的SOTA！

谷歌最新的研究论文提出了一种MetaPseudoLabels的半监督学习方法（https://arxiv.org/pdf/2003.10580.pdf），刷新了ImageNet上的最高结果，终于终于，ImageNet
l7H9JA4·2021-01-18 08:00

python 邮件分类_python_NLP实战之中文垃圾邮件分类

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、调整模型权重以便最小化损失函数的算法二、机器学习的组成部分1、按照学习结果分类预测、聚类、分类、降维2、按照学习方法分类监督学习，无监督学习，半监督学习
朱太帅·2021-01-13 05:50

机器学习-算法-半监督学习：半监督学习（Semi-supervised Learning）算法

人工智能-机器学习-算法-半监督学习：半监督学习（Semi-supervisedLearning）算法一、半监督学习算法提出的背景1、监督学习算法2、无监督学习算法3、监督学习的特征选择方法4、无监督学习的特征选择方法
ninjawei·2020-12-23 22:52

2020年科大讯飞X光安检图像识别前三名队伍分享

模型方案设计1.3.1数据分析1.3.2模型选择1.3.3模型调优1.4主要涨分点1.4.1mixup1.4.2AutoAugment1.4.3MixPatch1.4.4Mosaic1.4.5WBF1.4.6半监督学习
herosunly·2020-12-04 17:01

svc预测概率_预测模型的概率校准

1.背景机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习(也可以用hinton所说的强化学习)等。
CHM单·2020-12-03 10:21

生成对抗网络gan原理_生成对抗网络（GAN）的半监督学习

前言如果您曾经听说过或研究过深度学习，那么您可能就知道MNIST,SVHN,ImageNet,PascalVoc或者其他数据集。这些数据集都有一个共同点：它们由成千上万个有标签的数据组成。换句话说，这些集合由(x，y)对组成，其中(x)是原始数据，例如是一个图像矩阵；而(y)则表示该数据点(x)表示的标签。以MNIST数据集为例，MNIST数据集包含60,000个图像数据，每个数据表征0到10的数
weixin_39664696·2020-11-25 20:17

噪声学生相关

1.用改进的噪声学生训练语音识别模型https://arxiv.org/abs/2005.09629v2最近，一种被称为“噪声学生训练”的半监督学习方法被证明可以显著提高深层网络的图像分类性能。
Valar_Morghulis·2020-11-02 14:19

《机器学习》（西瓜书）读书笔记（零）

一些经典而常用的机器学习方法第4章决策树第5章神经网络第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第9章聚类第10章降维与度量学习3.一些进阶知识第11章特征选择与稀疏学习第12章计算学习理论第13章半监督学习第
吃饱睡好长高高·2020-10-08 11:41

孪生网络：使用双头神经网络进行元学习

半监督学习是另一个快速发展的领域，它利用通过无监督培训学到
deephub·2020-10-08 09:17

使用半监督学习从研究到产品化的3个教训

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：VarunNair编译：ronghuaiyang导读作者总结了自己在使用半监督学习进行研究和产品化的过程中踩过的一些坑，非常的有实际意义。
ronghuaiyang·2020-09-29 10:00

机器学习笔记——基础导论

1.监督学习（SupervisedLearning)2.非监督学习（UnsupervisedLearning)3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning)四、机器学习的前沿进展？
Mr.Shelby·2020-09-19 16:07

受干扰的学生

google-research/noisystudenthttps://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet半监督学习
Valar_Morghulis·2020-09-18 11:23

Pseudo-Label:深度学习中一种简单有效的半监督方法

Pseudo-Label:深度学习中一种简单有效的半监督方法1摘要2介绍3深度学习伪标签3.1深度神经网络3.2DenoisingAuto-Encoder去噪自编码器1摘要提出了一种简单有效的深度神经网络半监督学习方法
随君·2020-09-17 09:20

线性回归知识总览

拟牛顿法等)线性回归的评估指标sklearn参数详解机器学习的一些概念机器学习分类：按数据分类分类、回归、序列标注按模型分类生成式模型、判别式模型按监督分类有监督、无监督统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习
水...琥珀·2020-09-15 13:08

李宏毅机器学习笔记-12：Semi-supervised Learning半监督学习

Machinelearning机器学习是Artificialinteligence的核心，分为四类：1.Supervisedlearning监督学习是有特征（feature）和标签（label）的，即便是没有标签的，机器也是可以通过特征和标签之间的关系，判断出标签。举例子理解：高考试题是在考试前就有标准答案的，在学习和做题的过程中，可以对照答案，分析问题找出方法。在高考题没有给出答案的时候，也是可
墨九南烟·2020-09-14 15:43

学习笔记：Improved Techniques for Training GANs理解

1主要内容对GAN网络提出一些改进的体系特征和训练过程，然后把这些改进应用到半监督学习以及提高生成图像质量的领域上。
大白兔兔92·2020-09-13 17:23

机器学习10 -- 半监督学习 Semi-supervised Learning

1为什么要做半监督学习有监督机器学习已经在很多领域证明了它的有效性，比如ImageNet图像分类任务，深度学习模型早在2017年，准确率就已经超过了人类。
谢杨易·2020-09-13 09:09

机器学习中回归模型的设计

一、背景在机器学习的范畴中，回归是放在监督学习模块中（机器学习分为：监督学习/非监督学习/半监督学习/深度学习）。
LittleDorcas·2020-09-12 21:30

基于GAN的半监督学习

Semi-supervisedGAN半监督学习更好的利用无标识数据，由于无标识数据和有标识数据有相同的数据分布。K+1类的识别是有效的，因为生成器生成的补充样本能促使判别器把分类边界置于低密度区域。
weixin_43698821·2020-09-12 09:12

【深度学习】半监督学习入门：伪标签学习和无监督SVM

一、半监督学习1-1、什么是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）。
计科小白兔·2020-09-12 08:54

机器学习入门笔记

机器学习入门笔记主要资料：莫烦python机器学习教程机器学习可以分为：监督学习（大量有标签样本）非监督学习（无标签样本，自行学习、总结）半监督学习（少量有标签、大量无标签样本）强化学习（总结经验）遗传算法
Chenlock Holmze·2020-09-10 17:03

使用伪半监督学习的无监督聚类

提出两个问题：是否有可能仅使用无监督技术来创建半监督方法所需的小标签数据集？如果是这样，半监督方法是否可以利用这种自动生成的伪标记数据集来提供比最新的无监督方法更高的性能？为了自主创建高精度的伪标记数据集，我们将深度网络的集成与自定义图聚类算法结合使用（第4节）。我们首先以无人监督的方式训练一组深层网络。每个网络独立地对输入进行聚类。然后，我们比较两个输入数据点。如果所有网络都同意这两个数据点属于
ddana_a·2020-09-10 13:59

机器学习笔记（一）----基本概念

机器学习分类--监督学习：训练数据中带有标记（分类、回归）；--无监督学习：训练数据中无标记（聚类、异常检测、密度分析）；--半监督学习：训练数据中带有少量标记（分类、回归）；--强化学习：通过状
华为云·2020-08-26 11:04

Arxiv网络科学论文摘要12篇(2020-03-06)

从稀疏数据半监督学习因子化图表示;知识图谱;全球供应链网络的蝴蝶结结构和社区识别;推导齐普夫定律——最省力原则VS最高效率;AGL：一个可扩展的系统用于工业用途的图机器学习;谱聚类面对具有重叠结构网络的脆弱性
ComplexLY·2020-08-26 08:07

半监督学习

1.简介半监督学习(Semi-SupervisedLearning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。
hellowuxia·2020-08-26 07:43

半监督学习（五）——半监督支持向量机

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。
昔日の暖阳·2020-08-25 07:54
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