半监督学习第2页

半监督学习 - 联合训练（Co-Training）

什么是机器学习联合训练（Co-Training）是一种半监督学习方法，它通过同时训练多个模型，每个模型都基于不同的特征集进行学习。

草明·2024-01-14 06:53

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。在传统的K均值算法中，所有数据点都是无标签的，而在半监督K均值中，我们允许一部分数据点有标签，而另一部分数据点没有标签。以下是半监督K均值的基本思想和步骤：基本思想有标签数据：使用有标签的数据点初始化聚类中心。无标签数据：将无标签数据点分配到最近的聚类中心。

草明·2024-01-14 06:17

【机器学习】半监督学习

二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。

十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。

丘小羽·2024-01-11 21:04

赠书 | 周志华老师的西瓜书--《机器学习》

他在机器学习的一些重要领域，例如集成学习、半监督学习、多示例和多标记学习等方面都做出了在国际上有重要影响的工作，其中一些可以认为是中国学者在国际上的代表性贡献。”——陆汝铃中国科学院数学与系统科学研究

茗创科技·2024-01-09 23:35

机器学习简答题

监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息，目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。

你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:08

语义分割无监督、半监督学习

InstanceAdaptiveSelf-TrainingforUnsupervisedDomainAdaptation（ECCV2020）https://arxiv.org/abs/2008.12197标记的训练数据和未标记的测试数据之间的差异是当前深度学习模型面临的一个重大挑战。无监督域适应（UDA）试图解决这一问题。最近的研究表明，自我训练是一种有效的方法。然而，现有的方法很难平衡可伸缩性和

Valar_Morghulis·2024-01-09 14:36

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

模式识别与机器学习-半监督学习

模式识别与机器学习-半监督学习半监督学习半监督学习的三个假设半监督学习算法自学习算法自学习的步骤：自学习的优缺点：优点：缺点：协同训练多视角学习生成模型半监督SVM谨以此博客作为复习期间的记录半监督学习半监督学习

Kilig*·2024-01-03 22:45

机器学习的方法

半监督学习（Semi-supervisedLearning）：同时使用标记数据和未标记数据来训练模型，这种方

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-03 05:08

机器学习的分类与经典算法

机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning

RainTicking·2024-01-02 02:31

学习笔记：机器学习

线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六）支持向量机（SVM）（七）k-means四、监督学习与无监督学习（一）监督学习概念（二）无监督学习概念（三）补充学习模式1、半监督学习

howard2005·2024-01-01 11:19

Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training

Abstract当标准数据不足时，半监督学习展现出很大的优势。

chansonzhang·2023-12-31 07:58

无监督学习(上）

一.聚类聚类就是识别相似的实例把它分配给相似实例所属的集群或者组.它在这些领域用的比较多，客户细分，数据分析，异常检测，半监督学习，搜索引擎，分割图片。

歌者文明·2023-12-29 05:23

机器学习的任务

根据学习任务的不同，机器学习算法大致可分为3类：监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习（SupervisedLearning）在监督学习中，我们有一组带有标签（即已知输出）的训练样本作为输入。

北辰Charih·2023-12-28 21:38

Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and Segmentation

文中我们结合基于深度卷积神经网络的有监督方法和基于概率分布和网络学习到的特征表达进行深层嵌入式聚类的方法来实现半监督学习。

你笑起来就像好天气·2023-12-27 21:15

Good Semi-supervised learning That requires a Bad GAN论文阅读笔记

前置知识GAN（生成对抗网络）在semi-supervisedlearning（半监督学习）上取得了较强的实证成果，但是有两点是我们都没搞明白的：discriminator（判别器）是如何从与generator

Gary_Liu·2023-12-27 19:12

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

1 监督学习-概述

1.1统计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。

奋斗的喵儿·2023-12-26 14:36

机器学习——主成分分析（PCA）

今天由我来向大家何为PCA算法及如何实现，PCA算法是无监督方法的典型，在此之前我们先来了解有监督学习、无监督学习以及半监督学习的区别。

Windsky23·2023-12-22 11:04

机器学习入门-西瓜书总结笔记第十三章

西瓜书第十三章-半监督学习一、未标记样本二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类一、未标记样本形式化地看，有训练样本集Dl={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,

一入材料深似海·2023-12-18 06:14

Paper Reading: (InPL) 不平衡半监督学习中的分布内伪标记优先

Appendix简介题目：《InPL:Pseudo-labelingtheInliersFirstforImbalancedSemi-supervisedLearning》,ICLR’23InPL:不平衡半监督学习中的分布内伪标记优先日期

热水过敏·2023-12-17 17:41

基于互一致性学习的半监督医学图像分割

Mutualconsistencylearningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation基于互一致性学习的半监督医学图像分割背景贡献半监督学习其它缓解过拟合的方法实验方法损失函数

火柴狗·2023-12-16 15:16

监督学习，半监督学习和无监督学习

监督学习和无监督学习的通俗理解假如有一堆白菜和萝卜混在一起组成的蔬菜，需要设计一个机器对这堆蔬菜按白菜和萝卜分类，但是这个机器现在并不知道他们是什么样的，所以我们首先要拿一堆白菜和萝卜的照片，告诉机器他们分别长什么样；经过训练后，机器已经能够准确的照片中蔬菜类别做出判断，并且对他们的特征形成自己的定义；之后我们让机器对蔬菜进行分类，然后基本准确的按类别分开。这就是一个监督学习的过程。相反，没有拿白

百分之一的碳·2023-12-02 09:15

机器学习复习笔记

机器学习复习笔记第一章绪论基本术语监督学习：分类、回归分类:离散值二分类：好瓜；坏瓜多分类：冬瓜；南瓜；西瓜回归:连续值如：瓜的成熟度/瓜的价格无监督学习：聚类聚类：无标记信息如：按某些特征把物体归为一类，例如：绿皮、红心的都是西瓜半监督学习

Mr.小蔡·2023-11-28 15:23

机器学习初识

机器学习初识1).监督学习(supervisedlearning)，无监督学习(unsupervisedlearning)，半监督学习(Semi-SupervisedLearning)，强化学习（reinforcementLearning

C_Z_Q_·2023-11-25 14:18

GPT、GPT-2、GPT-3论文精读笔记

bilibiliMAE论文：把bert用回计算机视觉领域CLIP论文：打通文本和图像GPT论文：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习

NElks·2023-11-24 15:46

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习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概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

概率图模型——基于机器学习_周志华

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

Pandy Bright·2023-11-23 00:14

机器学习背景介绍与基本概念

机器学习背景介绍与基本概念人工智能机器学习神经网络深度学习基本概念数据挖掘和机器学习的关系训练数据/验证数据/测试数据监督学习/无监督学习/半监督学习回归/分类/聚类人工智能人工智能（ArtificialIntelligence

盛夏未来·2023-11-21 13:43

【半监督学习】CNN与Transformer的结合

本文介绍了几篇结合使用CNN和Transformer进行半监督学习的论文，CNN&Trans（MIDL2022），Semi-ViT（ECCV2022），Semiformer（ECCV2022）.Semi-SupervisedMedicalImageSegmentationviaCrossTeachingbetweenCNNandTransformer

m0_61899108·2023-11-19 20:53

[mean teacher笔记]Mean teachers are better role models

目录Abstract1Introduction2MeanTeacher3Ablationexperiments论文地址代码地址Abstract最近提出的时间集成在几个半监督学习基准中取得了先进的成果。

冲冲冲鸭鸭鸭~·2023-11-19 14:09

机器学习第1天：概念与体系漫游

文章目录机器学习的概念机器学习的应用场景（1）垃圾邮件处理（2）多指标预测房价（3）其他任务机器学习的分类按是否在监督下训练为分类指标（1）监督学习（2）无监督学习（3）半监督学习（4）强化学习按是否可以动态学习为分类指标

Nowl·2023-11-18 21:36

PP-ChatOCRv2、PP-TSv2、大模型半监督学习工具...PaddleX新特性等你来pick!

小A是一名刚刚毕业的算法工程师，有一天，他被老板安排了一个活，要对一批合同扫描件进行自动化信息抽取，输出结构化的分析报表。OCR问题不大，但是怎么进行批量的结构化信息抽取呢？小A陷入了苦苦思索…小B是一名项目经理，最近他接手了一个紧急的AI项目，客户提供的数据很多，但是标注的样本很少，很难达到客户要求的精度指标。而如果大量标注数据，时间上根本来不及。deadline一天天临近，小B整天愁眉苦脸…小

飞桨PaddlePaddle·2023-11-14 12:22

《机器学习实战》1章-机器学习概览

-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。

一只勤劳的小鸡·2023-11-14 05:28

python算法中的机器学习算法之半监督学习和强化学习（详解）

目录学习目标：学习内容：1.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）Ⅰ.基于图的半监督学习

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

机器学习从入门到死亡(上)

机器学习机器学习简介前言一、机器学习的种类1.有监督学习（supervisedlearning）2.无监督学习（unsupervisedlearning）3.半监督学习（semi-supervisedlearning

许皮皮同学·2023-11-12 12:50

【机器学习范式】监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与示例代码

目录1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):4.半监督学习(Semi-SupervisedLearning

LeapMay·2023-11-11 17:43

CS224W5.1——消息传递和节点分类

将引入半监督学习，利用网络中存在的相关性来预测节点标签。其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕获相关性的关系分类器和传播相关性的集体推理3个步骤。

阿牛大牛中·2023-11-11 13:43

paper总结（9）FREEMATCH: SELF-ADAPTIVE THRESHOLDING FORSEMI-SUPERVISED LEARNING

问题背景基于伪标记和一致性正则化的各种方法在半监督学习中取得了巨大的成功。

Deep_Dreamer·2023-11-11 02:09

机器学习复习（待更新）

01绪论（1）机器学习基本分类：监督学习（有标签）半监督学习（部分标签，找数据结构）无监督学习（无标签，找数据结构）强化学习（不断交互，根据反馈调整策略）（2）机器学习根据预测任务不同的分类：分类问题回归问题标注问题

y_lov·2023-11-10 13:12

基于显著性的无人机多光谱图像语义杂草检测与分类

Saliency-BasedSemanticWeedsDetectionandClassificationUsingUAVMultispectralImaging(2023）摘要1、介绍2、相关工作2.1监督学习2.2半监督学习

毕竟是shy哥·2023-11-08 22:21

机器学习算法分类

根据数据集不同，可以吧机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

nousefully·2023-11-08 11:48

半监督学习思路学习记录

半监督学习思路整理一、半监督学习思路semi-supervisedlearning（SSL）需要明确的知识点：1、首先确定训练集中包含两种数据：labeled和unlabeled。

yzZ_here·2023-11-08 05:24

论文浅尝 | PASSLEAF: 一个用于不确定知识图谱嵌入的基于样本池的半监督学习框架...

笔记整理：杨露露，天津大学硕士链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16522/16329动机在不确定知识图谱的嵌入中，实体之间的每个关系都有一个置信度。鉴于现有的嵌入方法可能会丢弃不确定性信息，或只加入特定类型的得分函数，或在训练中造成大量的假的负样本，本文提出PASSLEAF框架来解决上述问题。亮点PASSLEAF框架的亮点主要

开放知识图谱·2023-11-05 11:38

paper总结（8）FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling

问题背景最近提出的FixMatch在大多数半监督学习(SSL)基准测试上取得了最先进的结果。

Deep_Dreamer·2023-11-04 10:44

[半监督学习] ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring

改进了MixMatch半监督学习算法,引入了两种新技术:分布对齐(DistributionAlignment)和强增广锚点(AugmentationAnchoring).分布对齐鼓励未标记数据预测的边际分布接近真实标签的边际分布

码侯烧酒·2023-11-04 10:41

[半监督学习] FeatMatch: Feature-Based Augmentation for Semi-Supervised Learning

一些先进的半监督学习方法使用基于图像的转换增强和一致性正则化的组合策略.在FeatMatch中,提出了一种新颖的基于学习特征的细化和增强方法,该方法可产生各种复杂的转换集.重要的是,这些转换使用了通过聚类提取的类内和跨类原型表示中的信息