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半监督学习
从统计学中学习机器学习的基本知识梳理
从统计学中学习机器学习的基本知识梳理前言：本文从统计学入手，梳理统计学中机器学习的基本知识，从概念和思想上理解统计学的基础以及监督学习，非监督学习，
半监督学习
和强化学习。
Mekeater
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2020-08-25 04:26
机器学习
机器学习 | 强化学习，解决决策问题的行家（上）
一般地，我们认为，机器学习领域最基本的三个方向就是“监督学习”“无监督学习”和“强化学习”，而深度学习、
半监督学习
、元学习都是由它们在某些方面迭代衍生出来的优化后的模型。
喜欢打酱油的老鸟
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2020-08-25 00:50
人工智能
强化学习
解决决策问题的行家
深度学习第55讲：强化学习简介与Q-Learning实例
从整个机器学习的任务划分上来看，机器学习可以分为有监督学习、有监督和
半监督学习
以及强化学习，而我们之前一直谈论的图像、文本等深度学习的应用都属于监督学习范畴。
louwill12
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2020-08-25 00:50
机器学习之基本概念&深度学习介绍
一、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。我们先熟悉一下这些概念，在后面的例子中会一一明确。
谨慎卑微的野心家
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2020-08-24 22:33
监督学习、无监督、
半监督学习
；训练数据集和测试数据集
训练数据集&测试数据集：训练数据集与测试数据集切分（traintestsplit），将原始数据的80%作为训练数据来训练模型，另外20%作为测试数据，通过测试数据直接判断模型的效果，在模型进入真实环境前改进模型。监督学习定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通
周杰伦今天喝奶茶了吗
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2020-08-24 20:55
计算机专业保研准备
Python机器学习——准备篇
机器学习的分类监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning,增强学习）
半监督学习
（Semi-supervisedLearning
红炉点雪hi
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2020-08-23 02:40
数据标注
当前AI的主流是机器学习，机器学习大致可以分为监督学习、无监督学习和
半监督学习
。有监督的机器学习需要被标注数据作为先验经验，这些数据需以比例（通常为80:20或75:25）划分为训练集和测试集。
形式流亡
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2020-08-22 15:21
标注
机器学习（二）~模型分类与应用
半监督学习
：利用少量标
布拉拉巴卜拉
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2020-08-22 13:54
机器学习算法
机器学习算法简介
3.
半监督学习
工作机制：结合（少量的）标定训练数据和（大量的）未标定数据来进行学习代表算法：GANs(生成式对抗网络
aichengcan1181
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2020-08-22 12:11
条件随机场介绍（5）—— An Introduction to Conditional Random Fields
在最简单最典型情况下，我们面对的数据是完全标注的独立数据，但是也有关于
半监督学习
的条件随机场、带隐变量的条件随机场，以及用于关系学习的条件随机场等的研究。
aiao0091
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2020-08-22 11:32
review2：机器学习基础
review2：机器学习基础第二章机器学习基础2.1大话理解机器学习本质2.2各种常见算法图示2.3监督学习、非监督学习、
半监督学习
、弱监督学习？2.4监督学习有哪些步骤2.5多实例学习？
RipperAaron赵冠智
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2020-08-22 04:33
AI
《OSVOS：One-Shot Video Object Segmentation》阅读笔记
www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/osvos/代码地址：https://github.com/kmaninis/OSVOS-PyTorch1简介此文是半监督视频分割入门论文，采用
半监督学习
的方法来解决视频目标分割的问题
宁静致远*
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2020-08-21 22:38
修仙之路：论文阅读篇
统计学习方法概论
使模型能够对任意给定的输入，与其相应的输出做一个好的预测常用算法：NaiveBayes、KNN、SVM、决策树、提升方法Adaboosting、神经网络等2.非监督学习（聚类、关联）K-means、Apriori3.
半监督学习
AIHENJIANDAN
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2020-08-21 21:54
《统计学习方法》第一章总结
eg:浏览器中的网页，英语文章等统计学习分为：监督学习非监督学习
半监督学习
强化学习监督学习与非监督学习的区别在于是否有用于学习的训练数据。即监督学习是要先
哈特谢普苏特
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2020-08-21 20:16
统计学习方法
监督学习之我见
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。
机器学习算法入门
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2020-08-21 20:14
统计学习方法第一章总结
2、统计学习由监督学习（supervisedlearning）、非监督学习（unsupervisedlearning）、
半监督学习
（semi-supervisedlearning）、强化学习（reinforcementlearning
livenmlts
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2020-08-21 19:05
机器学习心得总结：
机器学习的任务：监督学习（分类和回归）机器学习方法分类：监督学习、非监督学习、
半监督学习
、增强学习。
chpryw
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2020-08-21 18:07
机器学习
生成对抗网络理论模型和应用综述
深度学习包括监督学习、非监督学习和
半监督学习
。生成对抗网络GANs已经成为非监督学习中重要的方法之一，其相对于自动编码器和自回归模型等非监督学习方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。
zouzou0301
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2020-08-21 08:33
机器学习（一）
机器学习（一）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.概念的学习：人类学习的概念：鸟，车，计算机定义：概念学习是指从某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数
xulimessage
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2020-08-21 02:49
机器学习
PyTorch Autocoder
神经网络也能进行非监督学习,只需要训练数据,不需要标签数据.自编码就是这样一种形式.自编码能自动分类数据,而且也能嵌套在
半监督学习
的上面,用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习.更多可以查看官网:*
Jancd
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2020-08-20 20:17
【Graph Embedding】Node2Vec：一种有偏的随机游走
在这篇论文中作者提出了一个
半监督学习
算法——Node2Vec，采用了有偏的随机游走算法并结合Skip-gram算法学习NetworkEmbedding，Node2Vec可以通过参
阿泽的学习笔记
·
2020-08-20 13:14
数据挖掘
推荐系统
统计学（一）
1.统计学分为监督学习，非监督学习，
半监督学习
和强化学习2.方法=模型+决策+算法3.输入变量与输出变量均为连续变量的称为回归问题；输出变量为有限个离散量的称为分类问题；输入输出均为变量序列的称为标注问题
KasenBob
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2020-08-20 02:12
大数据
阅读笔记：
半监督学习
方法
论文：
半监督学习
方法关键词：半监督；有监督学习；
半监督学习
；无监督学习；SSL；无类标签样例；Semi-SupervisedLearning;SupervisedLearning;主要知识点
半监督学习
结合少量有监督学习的样例
generalz
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2020-08-19 23:28
2.3 机器学习概念 -方法分类
机器学习的方法分类监督学习非监督学习
半监督学习
增强学习1.监督学习含义:给机器训练的数据,有了"标记"或者答案下列算法为监督学习KNN线性回归和多项式回归逻辑回归SVM决策树与随机森林2.非监督学习含义
ruihan_xia
·
2020-08-19 08:12
如何到top5%？NLP文本分类和情感分析竞赛总结
目录：文本分类任务介绍文本分类问题Pipeline文本表示模型介绍后处理-模型融合和
半监督学习
其他trick写在前面从2018年9月初-12月初，笔者主要做了三个比赛，成绩如下：CCL2018中移在线客服领域用户意图分类冠军
Joe周鸟
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2020-08-19 04:14
NLP
竞赛文章
Google AI再定义设备端机器学习，DNNs智能手机端实现实时运行 | AI一周学术
本周关键词：对抗神经网络，
半监督学习
，地标识别
BigDataDigest
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2020-08-19 00:06
人工智能
[解读] Deep Unsupervised Clustering with Clustered Generator Model
1911.08459v1本文研究在深度生成网络中嵌入类别隐变量从而实现无监督聚类学习生成模型.相关的工作Conditional-VAE(CVAE)[23]考虑了离散的用于聚类的类别隐变量,与本文非常相近,但它是一种监督和
半监督学习
天在那边
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2020-08-18 17:59
机器学习
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
·
2020-08-18 12:11
semi-supervised models
半监督学习
方法可以对同时含有已标记的和未标记的数据集进行聚类，然后通过聚类结果中，每一类中所含有的任何一个已标记数据实例来确定该聚类全体的标
gdengden
·
2020-08-17 22:18
tensorflow
GAN
基本
Learning with Local and Global Consistency
简介
半监督学习
问题（直推推断）的主要方法设计一个相对于intrinsicstructure平滑的分类函数，本证结构由已标注和未标注的数据揭露。
wendox
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2020-08-17 17:46
ML
统计学习基础内容
###概述###统计学习：即统计机器学习，往往指现在提及的机器学习**统计学习目的：**通过已知数据，对未知数据进行预测和分析统计学习类别：监督学习（本书主要内容）；非监督学习；
半监督学习
；强化学习等统计学习三要素
进军编程
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2020-08-17 15:06
统计学习方法
统计学习方法第一章笔记——统计学习方法概论
1.3统计学习的方法 主要有监督学习，非监督学习，
半监督学习
，强化学习。本书主要讨论监督学习。1.4统计学习三要素：模型、策略和算法。
八月夏凉
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2020-08-17 15:45
笔记
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。
芒骁
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2020-08-17 14:13
李航《统计学习》笔记
统计学习方法——第1章 统计学习方法概论
**统计学习方法三要素：**模型、策略、算法**统计学习的组成：**监督学习、非监督学习、
半监督学习
、强化学习1.2监督学习**输入空间：**输入的所有可能的取值的集合**输出空间：**输出的所有可能的取值的集合
qq_37172182
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2020-08-17 14:44
机器学习
semi-supervised classification
半监督学习
任务主要分为半监督聚类、半监督分类、半监督回归等问题，我们主要针对半监督分类问题。
半监督学习
的假设基于低密度假设模型的决策边界不应该将该密度区域划分开，而应该处在低密度区域内。
GUET_DM_Yazid
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2020-08-17 14:50
self-labeled
semi-supervised
机器学习
统计学习方法概论
1、统计学习 统计学习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（有用于学习的训练数据）、无监督学习、
半监督学习
和强化学习组成。
lx青萍之末
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2020-08-17 12:33
#
PR
ML
DL
统计学习方法——第一章学习笔记
统计学习的方法：统计学习由监督学习、
半监督学习
、监督学习、迁移学习、增强学习等。监督学习的方法概括为：从给定的训练数据集合出发（假设数据是独立同分布的），
不吃辣的昕宝宝
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2020-08-17 11:09
统计学习方法
统计学习方法第二版读书笔记——第一章 统计学习及监督学习概论
统计学习及监督学习概论统计学习的分类基本分类按模型分类概率模型和非概率模型【确定性模型】判别式模型和生成式模型统计学习的分类基本分类统计学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习，有时还有
半监督学习
和主动学习
禅心001
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2020-08-17 10:30
机器学习
阶梯网络Ladder Network
在这里主要讲一下用于
半监督学习
的laddernetwork。网上别人分享的资料太少了，也不知道对不对，下面内容请带着怀疑的角度阅读，如有问题，欢迎指出。在讲
半监督学习
之前，先简单聊聊监督学习。
桐小哥
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2020-08-17 02:25
深度学习
机器学习历史
目录综述监督学习无监督学习
半监督学习
深度学习强化学习参考博客综述最早的机器学习算法可以追溯到20世纪初，到今天为止，已经过去了100多年。
泽翾
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2020-08-16 22:19
Machine
Learning
机器学习（额外篇）：监督学习和无监督学习的区别以及
半监督学习
机器学习（额外篇）：监督学习和无监督学习的区别前言 学了大部分机器学习算法，今天看到一个名词“监督”。突然发现自己好像不太了解监督学习和无监督学习的区别，于是查阅了部分资料，并且做了一定的总结。 根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：“监督学习”（supervisedlearning)和“无监督学习”（unsupervisedlearning）。分类和回归是前者的代表，而聚类则
Auraros
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2020-08-16 14:32
机器学习
机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第一章 统计学习及监督学习
统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.统计学习的特点2.统计学习的对象3.统计学习的目的4.统计学习的方法6.统计学习的重要性1.2统计学习的分类1.2.1基本分类1.监督学习2.无监督学习3.强化学习4.
半监督学习
与主动学习
紫芝
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2020-08-16 14:47
机器学习
深度学习
李宏毅机器学习笔记（8）—
半监督学习
分类直推学习：训练过程中使用待测试数据，目的是提高对这些数据分类的正确率。归纳学习：训练过程的目的是提出一个能够泛用的模型，而不是单单为了某些待测试数据。常用方法self-training自我训练：方法非常直观①根据有标签的data训练出一个模型；②把无标签的data代入模型，得到可能性最大的标签③选择②中一些表现比较好的数据（指得到的最大可能性与其他可能性差距较大，即这个label大概率是对的）
Xcc_dd
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2020-08-16 14:39
机器学习课程
李宏毅机器学习笔记(十二)——
半监督学习
文章目录一.什么是
半监督学习
二.分类问题生成模型中的EM算法三.基于低密度分离的分类1.自我学习2.基于信息熵的正则化3.半监督SVM四.基于平滑假设的分类1.基于聚类的分类方式2.基于图的分类方式(1
Unique13
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2020-08-16 11:00
聚类
机器学习
[Machine Learning] Active Learning
1.写在前面在机器学习(Machinelearning)领域，监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervisedlearning)以及
半监督学习
(Semi-supervisedlearning
weixin_34055787
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2020-08-16 09:16
机器学习实战-64:线性判别分析降维算法(Linear Discriminant Analysis)
机器学习分为监督学习、无监督学习和
半监督学习
(强化学习)。无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(dimensionreduction)。
MTVideoAI
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2020-08-16 08:05
机器学习专题
机器学习原理与实践
异常值检测方法汇总
准则4.1.2四分位（箱线图）4.2机器学习方法（重点）4.2.1监督学习算法4.2.2无监督学习算法IsolationForestDBSCANLocalOutlierFactor（LOF）4.2.3
半监督学习
算法
不会写作文的李华
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2020-08-16 07:46
机器学习
(few-shot)few-shot learning Classification overview 小样本综述
[个人主页-YangXian]小样本学习：基础[blog]1.相关问题
半监督学习
(Semi-supervisedLearning)是同时从有标注和无标注的数据中学习最优假设.正样本
半监督学习
(Positive-unlabeledlearning
bryce1010
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2020-08-16 05:46
#
3.7
Few-Shot
Learning
【计算机科学】【2017】变分推理与深度学习
在本文中，我们提出了变分（贝叶斯）推理、生成建模、表示学习、
半监督学习
和随机优化问题的新的解决方案。
梅花香——苦寒来
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2020-08-16 03:42
《Python深度学习——基于PyTorch》ch05机器学习基础笔记
5.1机器学习的基本任务监督学习分类回归目标检测识别无监督学习聚类降维
半监督学习
自编码推荐生成式对抗强化学习分类回归5.2机器学习的一般流程定义问题明确目标收集数据数据探索与预处理选择模型及损失函数评估及优化模型
张欣-男
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2020-08-16 01:25
深度学习
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