半监督学习第28页

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)

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

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

《统计学习方法》笔记（一）概述

统计学习分为：监督学习，非监督学习，半监督学习，和强化学习统计学习三要素：模型、策略和算法实现统计学习的步骤

芦金宇·2018-05-05 21:01

logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解 - CSDN博客

有监督学习机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。

·2018-04-29 10:00

【半监督分类】（一）半监督学习概述

半监督学习(Semi-SupervisedLearning,SSL)类属于机器学习(MachineLearning,ML)。

jiusake·2018-04-20 12:28

Daily Routine

一、机器学习分类1.有数据有标签的监督学习2.有数据无标签非监督学习3.少量数据有标签大量数据无标签的半监督学习4.强化学习（从经验中总结提升）5.遗传算法（适者生存）

Pomodoro_m·2018-04-19 14:45

机器学习.周志华《13 半监督学习》

思维导图：转载自：https://blog.csdn.net/liuyan20062010/article/details/72676382半监督学习SSL的3种假设：（1）平滑假设（SmoothnessAssumption

女王の专属领地·2018-04-19 10:38

深度学习第一篇论文——半监督学习Mean Teacher 的学习

最近一个月刚接触深度学习，导师给了一篇论文（meanteacher）让我先理解然后跑论文里面的代码，这个过程中我出现了很多问题，借这篇blog记录下来，也是鼓励自己接着学下去。MeanTeacher的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780；MeanTeacher的GitHub地址：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher

f_pp·2018-04-13 10:40

机器学习（一）：简介

基本概念1.模型2.数据集3.训练集与测试集4.过拟合与欠拟合5.监督学习中的损失函数6.监督学习中的风险函数7.泛化误差与泛化能力8.聚类任务9.关联分析三、机器学习分类1.监督学习和无监督学习2.半监督学习

大黄·2018-04-12 21:03

统计学习方法笔记——第一章统计学习方法概论（1）

统计学习的组成：监督学习、半监督学习

MLearner·2018-04-08 10:23

半监督学习 co-training协同训练 tri-training active-learning主动学习

半监督学习有种思想：如下图，如果一个未标记样本所在空间附近只有一个正样本和一个负样本，不好判断到底该样本是正是负。

青盏·2018-04-06 22:53

监督学习、非监督学习、半监督学习（主动学习）

统计学习通常包括监督学习、非监督学习、半监督学习以及强化学习，在机器学习的领域中前三种研究的比较多的，也是运用的比较广泛的技术。

YUANLONG_GREAT·2018-03-21 20:23

【台大李宏毅ML课程】Lecture 12 Semi-Supervised Learning半监督学习笔记

本节课主要讲了半监督学习Semi-supervised：样本中有一部分数据有标签（labeldata）但很少，另一部分数据无标签（unlabeldata），很多~因为收集无标签的数据很容易，但是收集有标签数据没那么容易

code_caq·2018-03-21 16:42

从FPN到Mask R-CNN，一文告诉你Facebook的计算机视觉有多强

林椿眄本文概述了FacebookAIResearch（FAIR）近期在计算机视觉领域的研究进展，内容主要包括基础结构模块的创新、卷积神经网络、oneshot检测模块等，以及一些在实例分割方面的创新方法，并介绍了弱半监督学习方式下实例分割的研究进展

AI科技大本营·2018-03-20 19:08

极简笔记 Meta-Learning for semi-supervised few-shot classification

Meta-Learningforsemi-supervisedfew-shotclassification论文地址https://arxiv.org/pdf/1803.00676.pdf本篇文章核心是给出了一种用于少样本半监督学习的分类算法

Hibercraft·2018-03-16 19:07

最全常见算法工程师面试题目整理

G换一种活法·2018-03-14 21:23

主动学习、纯半监督学习与直推学习

主动学习、纯半监督学习与直推学习本文主要介绍主动学习、纯半监督学习与直推学习的概念：主动学习(activelearning)纯半监督学习(semi-supervisedlearning）直推学习(transductivelearning

MachineLearning-ZJU·2018-03-14 21:21

监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习

分成四类监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习监督学习：给机器的训练数据拥有“标记”或者“答案”监督学习：银行已经积累了一定的客户信息和他们的信用卡的医院已经积累了一定的病人信息和他们最终确诊是否患病的情况市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额监督学习处理两大类问题

jhkj_5154·2018-03-09 03:15

【迁移学习】大数据时代下的迁移学习--- 机器学习的下一个前沿

迁移学习的定义迁移学习的应用场景迁移学习的应用从模拟仿真中学习适应新的领域场景跨语言转化知识迁移学习方法使用预先训练的CNN得到的特征学习域不变的表示使表示更相似令人困惑的域相关研究领域半监督学习更有效地使用可用的数据提高模型的泛化能力使模型更健壮多任务学习持续学习零数据学习结论近年来

产业智能官·2018-02-23 00:00

机器学习中的有监督学习，无监督学习，半监督学习

主要有三类不同的学习方法：监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervisedlearning)、半监督学习(Semi-supervisedlearning)。

Zziven·2018-02-07 14:04

LPA算法在GraphX中的实现

LabelPropagation，是一种基于图的半监督学习算法(Semi-supervisedlearning)，应用场景为：社区发现(Communitydetection)。

Nicky_Ye·2018-02-02 02:16

LPA算法在GraphX中的实现

LabelPropagation，是一种基于图的半监督学习算法(Semi-supervisedlearning)，应用场景为：社区发现(Communitydetection)。

Nicky_Ye·2018-02-02 02:16

Arxiv网络科学论文摘要16篇(2018-01-31)

从时态网络数据中遏制流行病的资源配置;在线讨论中网络威胁的早期预警;人工神经网络预测行人速度;网络游戏中的表现动态与成功;噪声引起的停走动态;使用消息传递的加权社区检测和数据聚类;在Facebook上使用半监督学习在图上进行多账户检测

ComplexLY·2018-01-31 11:47

机器学习算法的分类

这篇文章介绍一下机器学习算法的分类和算法的特点，我们一般把机器学习算法分为监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习五种。

吕不韦·2018-01-17 12:20

半监督学习

1.介绍1.1什么是半监督学习 所给的数据有的是有标签的，而有的是没有标签的。

独孤呆博·2018-01-15 16:53

[机器学习]半监督学习

本文档记录了《机器学习》第13章半监督学习相关内容未标记样本半监督学习学习器不依赖外界交互、自动的利用未标记样本来提升学习性能。利用未标记样本的相关假设本质——相似的样本具有相似的输出。

CristianoJason·2018-01-14 18:51

半监督学习在图像分类上的基本工作方式

的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780；MeanTeacher的GitHub地址：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher/半监督学习即将迎来黄金时代

机器之心V·2017-12-24 06:54

从头了解Gradient Boosting算法

虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习，但梯度提升模型也发挥了作用

阿里云云栖社区·2017-12-21 15:22

Semi-Supervised Learning

简介半监督学习算法Self-TrainingModelsMixtureModelsandEM有监督分类的混合模型半监督分类的混合模型EM算法求解THEASSUMPTIONSOFMIXTUREMODELSCLUSTER-THEN-LABELMETHODSCo-Training

extremebingo·2017-12-08 18:46

机器学习总结(一)——有监督和无监督、生成模型和判别模型

数据含有标签，为有监督；不含有标签，为无监督；半监督学习：综合利用有类标签的数据和没有类标签的数据，来生成合适的分类函数。

manong_wxd·2017-12-07 20:07

No1:python+机器学习(决策树)

优雅的弗利沙·2017-12-04 14:59

2.统计学习中的监督学习

在此之前，接触到的一些机器学习模型都提到监督学习、无监督学习和半监督学习，自己也曾接触了一些算法，比如一开始用的BP神经网络，就是典型的监督学习，受限玻尔兹曼机网络（RBMs）的无监督学习，还有深度信念神经网络的先无监督特征提取再有监督的网络微调等等

JRlu·2017-12-04 01:48

【Scikit-Learn 中文文档】十六：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

peipei巴比·2017-11-27 14:16

机器学习算法选用指南

首先，你应该能区分以下四种机器学习任务：监督学习无监督学习半监督学习强化学习监督学习监督学习是从标记的训练

阿里云云栖社区·2017-11-20 10:00

你知道应聘上一份机器学习的工作需要哪些条件吗？

LeadAI学院·2017-11-19 00:00

搞机器学习,如何选择一种适合的算法？

首先，你应该能区分以下四种机器学习任务：监督学习无监督学习半监督学习强化学习监督学习监督学习是从标记的训练

AI先锋·2017-11-18 00:00

手把手教你用GAN实现半监督学习

引言本文主要介绍如何在tensorflow上仅使用200个带标签的mnist图像，实现在一万张测试图片上99%的测试精度，原理在于使用GAN做半监督学习。

Double_V_·2017-11-14 17:50

实录：余凯、颜水成、梅涛、张兆翔、山世光同台讨论 “深度学习的能与不能”

可以说，我们见识了深度学习在大数据加持下的各种“能”，然而，如何在小数据、甚至零数据的场景下，利用半监督学习、乃至无监督学习的方式，来赋予机器智慧，仍无定论。

深度学习大讲堂·2017-11-07 00:00

机器学习基础之学习方式

典型算法：1、决策树；2、朴素贝叶斯、3、神经网络；4、支持向量机；2、半监督学习（semi-supervisedlearning）；概念：同时使用标记及未标记的训练样本进行学习。

coplin·2017-11-02 21:06

基于自然语言识别下的流失用户预警

LeadAI学院·2017-10-31 00:00

监督学习和无监督学习

原文链接：http://www.cnblogs.com/is-Tina/p/7704961.html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）监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数

Just do it·2017-10-21 15:00

论文共读 | “阳奉阴违”的半监督学习算法 - Virtual Adversarial Training

本期论文共读由PaperWeekly社区用户@WarBean主持，他将带大家通过两篇论文聚焦半监督学习算法。

Paper_weekly·2017-10-21 00:00

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