半监督学习

神经网络 和 NLP —— Cascaded, Multi-task and Semi-supervised Learning

本文介绍串联学习、多任务学习、半监督学习。1Cascadedlearning在NLP中，有时需
TangowL·2018-12-15 14:53

机器学习(西瓜书) 第一章读书笔记

基本术语介绍单条数据：包含部分特征值的数据，有些时候包含目标值(监督学习，半监督学习)有些时候不包含(无监督学习，半监督学习)数据集：多条数据组成的集合特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质        
呆若木鸡lol·2018-12-15 00:00

160页pdf版周志华西瓜书中文笔记

周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍，书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等)，现将西瓜书全部章节学习笔记整理成pdf
python语音识别-公众号·2018-12-11 14:47

统计学习方法概论

方法：监督学习（supervisedlearning）、非监督学习（unsupervisedlearning）、半监督学习（semi-unsupervisedlearning）、强化学习（reinforcementlearning
MeowingCat·2018-12-08 10:03

标签传播算法（Label Propagation）及Python实现

zouxy09/article/details/49105265#commentBox标签传播算法（LabelPropagation）及Python实现众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习
野路子的数据科学·2018-12-07 11:06

标签传播算法（Label Propagation）及Python实现

zouxy09/article/details/49105265#commentBox标签传播算法（LabelPropagation）及Python实现众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习
野路子的数据科学·2018-12-07 11:06

python数据分析新手入门课程学习——（六）机器学习与建模（来源：慕课网）

半监督学习（部分有标注，部分无标注其中有标注的数据可以作用于无标注的数据，规范与引导聚类的方向;同时无标注的数据
好想告诉你2014·2018-12-06 14:19

学习笔记：多示例学习（Multiple Instance Learning)

半监督学习：一部分有标记，另一部分只有数据没有标记。这时候需要将没有标记的数据和有标记的数据结合起来进行机器学习，这就是半监督学习非监督学习：所有的样本都没有标记。
Stella_ting·2018-12-04 10:51

机器学习里的ground truth

机器学习里的groundtruth机器学习包括有监督学习(supervisedlearning)，无监督学习(unsupervisedlearning)，和半监督学习（semi-supervisedlearning
hinanmu·2018-11-23 11:05

主动学习，半监督学习的概念的区分

（一）从概念上区分主动学习（activelearning）学习器能够主动选择包含信息量大的未标注的样例并将其交由专家进行标注，然后置入训练集进行训练，从而在训练集较小的情况下获得较高的分类正确率，这样可以有效的降低构建高性能分类器的代价。学习器能够主动的提出一些标注请求，将一些经过筛选的数据交给专家进行标注。这个过程中最重要的是如何筛选数据进行标注。A=（C,L,S,Q,U）其中，C是一个或者一组
赵小越·2018-11-20 11:09

监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、自监督学习

一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种方式青烟王国图：pixabay「机器人圈」导览：一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。
gdengden·2018-11-18 15:33

浅谈半监督学习

1.半监督的生成模型面对的问题如下所示，绿色的点表示没有标签的样本。蓝色和橘色分别表示有标签的样本，分别是C1，C2。我们之前根据标签的数据，给每一类计算出了先验概率P(C1)、P（C2）、均值和协方差。（假设服从高斯分布）。但是，如今有了很多的无标签的数据，我们就不能按照原来的类概率、均值和协方差来估计数据。因为无标签的数据会影响概率和参数。那么我们应该如何计算呢？解决思路：step1:有监督的
磕葵子·2018-11-18 14:57

迁移学习Transfer Learning

传统的机器学习方法包括有监督学习、无监督学习和半监督学习，针对不完全数据，有监督和半监督学习还有相应的变形，如处理噪声分类标签问题以及代价敏感学习。
Always_ease·2018-11-02 12:53

【IM】关于半监督学习的理解

基于流形假设的半监督学习：假定输入概率密度p(x)和条件概率密度p(y|x)之间具有某种关联，估计p(x)辅助对p(y|x)的估计以提升精度。
fjssharpsword·2018-10-29 11:57

半监督学习总结

半监督学习是监督学习和非监督学习的混合体，训练数据包括标注数据和非标注数据。
cjjwwss·2018-10-25 08:24

My Plan

2.gan与半监督学习，gan判别器直接预测。3.优化，从高维优化低维
K1D丶·2018-10-23 09:53

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow（中文版）和深度学习原理与TensorFlow实践-学习笔记

半监督学习：通常是大量不带标签数据加上小部分带标签数据批量学习：系统不能进行持续学习，也称离
欧阳小白创天涯·2018-10-22 17:30

李航统计学习方法-概论

机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习是通过学习一个模型（所以监督学习的关键是选定一个模型），是模型对任意输入，有一个好的结果预测。
flyinbirdf·2018-10-21 12:00

机器学习（西瓜书）注解：第13章 半监督学习

机器学习（西瓜书）注解：第13章半监督学习    本次更新第13章，半监督学习。针对该章注解有任何问题欢迎在此留言~    监督学习和无监督学习是机器学习的两个学习范型(paradigm)。
jbb0523·2018-10-21 00:00

对抗训练

AdversarialTrainingforSupervisedandSemi-SupervisedLearning（对抗训练在监督和半监督学习上的应用）在对图像算法研究的过程中发现，一些机器学习方法（
qingmengshuo·2018-10-18 21:09

机器学习基本理论和知识点

常见问题是聚类算法（Kmeansclustering），图像的压缩（降维算法），PCA，Autoencoder等半监督学习
stevedish_xiaojia·2018-10-14 21:03

半监督 Semi-NER-CRF-KNN

问题如何建立一种半监督学习的模型对使用非正式语言的tweet进行命名实体识别？
南七小僧·2018-10-11 17:46

机器学习概念篇：监督学习、过拟合，正则化，泛化能力等概念以及防止过拟合方法总结

一、解释监督学习，非监督学习，半监督学习的区别监督学习、非监督学习和半监督学习区别就是训练数据是否拥有标签信息1、监督学习：给出了数据及数据的标准答案来训练模型，Regression回归问题、classificati
feilong_csdn·2018-10-09 22:06

Strong Baselines for Neural Semi-supervised Learning under Domain Shift半监督学习

StrongBaselinesforNeuralSemi-supervisedLearningunderDomainShift不同数据集的迁移学习MT-Tri方法在情感分析上（无监督域适应）超过DANN方法半监督学习结合了监督学习和无监督学习方法
Adupanfei·2018-10-07 23:00

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十三）半监督学习（semi-supervised learning）

我们据需要用带label和不带label的数据一起进行学习，我们称作半监督学习。
人工智能插班生·2018-10-03 14:41

半监督学习

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）。
kamekin·2018-09-21 09:00

机器学习概述

半监督学习训练数据中有一部分数据包含类别，一部分数据不包含类别信息。监督学习训练样本中同
dexterod·2018-09-19 16:03

人工智能常见算法简介

一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）和强化学习
nfzhlk·2018-09-16 16:52

机器学习里经常出现ground truth这个词解释

机器学习包括有监督学习(supervisedlearning)，无监督学习(unsupervisedlearning)，和半监督学习（semi-supervisedlearning）.在有监督学习中，数据是有标注的
小明大白·2018-09-07 17:42

标签传播算法(Label Propagation Algorithm)

目录：1.半监督学习(Semi-supervisedLearningSSL)2.完全图3.标签传播算法的基本思路4.标签传播算法5.算法描述6.标签传播算法的基本特点7.代码实现1.半监督学习(Semi-supervisedLearningSSL
诗蕊·2018-09-03 19:33

我的AI进坑之路---深度学习和机器学习的一些基本概念

如果有什么内容不对或者漏了什么重要内容，接受批评，会一直持续更新自己在深度学习遇到的概念问题，尽量让自己和其他人看懂人工智能、机器学习，深度学习的关系深度学习有监督学习、半监督学习和非监督学习的区分、监督学习可以做到
谁能告诉我怎么取网名·2018-08-31 15:49

13、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction（无监督学习：线性降维）

在前面的博客中介绍了监督学习和半监督学习，本篇博客将开始介绍无监督学习。
Jimmyzqb·2018-08-29 11:01

12、【李宏毅机器学习（2017）】Semi-supervised Learning（半监督学习）

在前面的博客中主要介绍的算法全部都是监督学习的算法，接下来的博客将开始介绍半监督学习算法。
Jimmyzqb·2018-08-29 10:44

深度对抗网络用于分割(语义分割)——Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

AdversarialLearningforSemi-SupervisedSemanticSegmentation这篇文章引入对抗网络，做半监督学习，想法很好，也被证明有效果，但是有多大的提高有待商榷。
super_lsl·2018-08-27 18:38

数据科学个人笔记：推荐系统之推荐算法（基于内容+标签+半监督学习模型）

一、基于内容的模型（一）推荐系统冷启动问题用户冷启动：给新用户推荐物品冷启动：新物品被推荐系统冷启动：为新开发的网站（还没有用户和用户行为，只有一些物品信息）设计推荐系统冷启动问题的一些解决方案：1.推荐热门；2.用注册信息进行粗粒度的个性化；3.利用社交网络账号信息做社会化推荐；4.在用户登陆时对一些物品进行反馈；5.引入专家知识建立物品相关表；6.利用物品内容信息解决物品冷启动。（二）基于物品
humothetrader·2018-08-15 21:28

基于深度学习的视频预测研究综述

当前，深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及
我是谁_谁是我·2018-07-30 16:38

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》读书笔记 第一章 机器学习概览

主要有四类：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习一
tominent·2018-07-29 17:29

无监督特征学习(半监督学习+自学习)

综述如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：“有时候胜出者并非有最好的算法，而是有更多的数据。”人们总是可以尝试获取更多的已标注数据，但是这样做成本往往很高。例如研究人员已经花了相当的精力在使用类似AMT(AmazonMechanicalTurk)这样的工具上，以期获取更大的训练数据集。相比大量研究人员通过手工方式
daydayup_668819·2018-07-26 14:26

机器学习两种方法——监督学习和无监督学习（通俗理解）

前言机器学习分为：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。在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。
SethChai·2018-07-24 13:46

CVPR 2018 行人重识别：Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identification by S L

VideoPersonRe-id2.介绍PersonRe-id的目的是在多个摄像头的的情况下识别出各个人，近些年来personre-ID在全部标注好的数据集上十分引人关注，但是现实中将所有的数据全部标注是一件不现实的事，因此半监督学习也引起了特别的关注
维他柠檬茶好喝吗·2018-07-20 12:55

CVPR 2018 行人重识别：Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identification by S L

VideoPersonRe-id2.介绍PersonRe-id的目的是在多个摄像头的的情况下识别出各个人，近些年来personre-ID在全部标注好的数据集上十分引人关注，但是现实中将所有的数据全部标注是一件不现实的事，因此半监督学习也引起了特别的关注
维他柠檬茶好喝吗·2018-07-20 12:55

【机器学习】常用聚类算法原型

blog.csdn.net/JasonLeeeeeeeeee/article/details/81106558，谢谢本文若有不足之处可以交流沟通，互相学习1.聚类简介在机器学习中，分为监督学习、无监督学习和半监督学习
JasonLeeeeeeeeee·2018-07-19 16:32

监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习

Author:LiChong0309Lable:Reinforcementlearning、Artificialintelligence、Deeplearning、Machinelearning1.Machinelearning2.ClassificationofMachinelearning2.1.Supervisedlearning2.2.Unsupervisedlearning2.3.Sem
LiChong0309·2018-06-28 19:30

机器学习-1.sklearn总序

方法主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习。最大区别是训练集（已知事物）是否有对应的类别标签。
ddm2014·2018-06-26 13:53

聚类实践(无监督学习)

TensorFlow聚类相关实现学习一、从数据中学习===>无监督学习1.1概念简介1.2算法实现流程1.2.1K均值算法1.2.2Knn(K近邻,这里采用半监督学习方式实现)二、算法实现2.1Kmeans
smilejiasmile·2018-06-12 15:20

人工智能新手入门学习路线（机器学习，深度学习，神经网络）第一阶段

第一阶段机器学习原理及推荐系统实现1:机器学习简介(1)理论机器学习定义；机器学习行业应用举例；机器学习任务：监督学习（分类、回归）、非监督学习（聚类、降维）、半监督学习、迁移学习、强化学习；机器学习算法的组成部分
AlexMYH·2018-05-26 01:36

关于《Domain Adaptation with Adversarial Training and Graph Embeddings》的理解

模型则包含基于域适应的对抗学习和基于图像的半监督学习。数据来源是tworeal-worldcrisisdatasetscollectedfromTwitter。
coolerzZ·2018-05-23 17:34

机器学习.周志华《笔记目录和课后答案 》

、二章绪论& 模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章神经网络第六章支持向量机第七章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章聚类第十章降纬与度量学习第十一章特征选择与稀疏学习第十二章计算理论学习第十三章半监督学习第十四章概率图模型第十五章规则学习第十六章强化学习
女王の专属领地·2018-05-23 00:00

Arxiv网络科学论文摘要17篇(2018-05-22)

;通过标签传播检验节点属性与网络结构的对齐;Twitter上的政治讨论和倾向：2016年意大利宪法公民投票;通过智能设备之间的通信减少电网波动;闭环游走采样器：一种估计大图特征值的有效方法;异构图的半监督学习及其在
ComplexLY·2018-05-22 11:11

机器学习的分类

严格意义上来说，机器学习可以分为以下几类：有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。
诗蕊·2018-05-17 12:44
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