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特征学习 (Self_taught Learning)

简介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。”在自学习和无监督特征学习问题上，可以给算法以大量的未标注数据，学习出较好的特征描述。在尝试解决一个具体的分类问题时，可以基于这些学习出的特征描述和任意的（可能比较少的）已标注数据，使用有监督学习方法完成分类。我们已经了解
whiteinblue·2020-06-29 18:01

特征学习 (Self_taught Learning)

简介      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。”   在自学习和无监督特征学习问题上，可以给算法以大量的未标注数据，学习出较好的特征描述。在尝试解决一个具体的分类问题时，可以基于这些学习出的特征描述和任意的（可能比较少的）已标注数据，使用有监督学习方法完成
whiteinblue·2014-03-20 11:00
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