半监督SVM

最新推荐文章于 2025-03-10 12:09:48 发布
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#svm #人工智能

博客介绍了半监督学习，它是监督与无监督学习结合的方法，利用大量未标记数据和标记数据提升学习性能，还列举了网页推荐、医学影像分析等应用场景。同时介绍了半监督支持向量机S3VM，如著名的TSVM及其穷举法和局部搜索等内容。

一.半监督学习简介

    • 什么是半监督学习

“半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。

    • 未标记样本

Dl为有标记样本，Du为无标记样本，

且l<<u。

通过观察标记样本从而判断未标记样本是哪一种

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半监督学习模型: 半监督的SVM
rosefun96的博客
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【机器学习】揭开半监督SVM的神秘面纱：原理、实现与应用
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大雨的博客
11-22 816
摘要：本文系统介绍了半监督支持向量机(S3VM)的原理与应用。首先阐述了半监督学习的定义、优势及分类，指出其在降低标注成本和提高泛化能力方面的价值。然后详细解析了S3VM的核心假设、目标函数和迭代优化算法，强调其基于"低密度分隔"原则利用未标注数据优化分类边界的特点。通过医学图像分割案例展示了S3VM的实现步骤，包括数据准备、预处理、模型训练与评估等关键环节。实验结果表明，在标注数据有限的情况下，S3VM能有效利用未标注数据提升模型性能。
半监督学习（主要伪标签方法）
Harry_Jack的博客
08-08 1万+
目前许多研究的假设都是利用聚类假设而进行训练的，这些方法都基于一个概念，即如果给一个无标签样本增加扰动，那么扰动数据的预测和原数据的预测不会有明显的改变，在聚类假设下，具有不同真实标签的数据点应当在低密度区域分隔开，因此，某样本在扰动后的预测结果发生类别变化的可能性也该很小。因此，与其最小化在输入空间的零维数据点上的分类成本，正则化的模型使每个数据点周围的流形上的成本最小化，使决策边界远离未标记的数据点，并平滑数据所在的流形[193]。最后一步是，混合这两个batch的中的样本，形成一个新的batch。
半监督学习(一)
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ice110956的专栏
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什么是半监督学习? 传统的机器学习技术分为两类，一类是无监督学习，一类是监督学习。 无监督学习只利用未标记的样本集，而监督学习则只利用标记的样本集进行学习。 但在很多实际问题中，只有少量的带有标记的数据，因为对数据进行标记的代价有时很高，比如在生物学中，对某种蛋白质的结构分析或者功能鉴定，可能会花上生物学家很多年的工作，而大量的未标记的数据却很容易得到。 这就促使能同时利用标记
深入半监督学习：半监督支持向量机（Semi-Supervised SVM）
DeepViewInsight的博客
09-17 2817
半监督支持向量机是一种机器学习算法，它结合了支持向量机（SVM）和半监督学习的理念，用于处理具有大量未标记数据和少量标记数据的问题。在半监督学习中，我们通常面临的情况是，收集到的数据中只有一小部分数据点被标记了类别，而绝大多数数据点没有标签。半监督SVM的目标是充分利用未标记数据来提高分类性能。支持向量机（SVM）是一种二分类算法，它通过找到一个最佳的超平面来划分不同类别的数据点。在半监督SVM中，我们扩展了这个概念，允许模型在未标记数据上进行决策边界的学习。
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1010-极智开发-解读半监督SVM及示例代码
01-31
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基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法
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提出一种基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法。该方法首先使用标识传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并通过k近邻图对比样本点标识值,将可能是噪声的样本点识别并剔除;然后将去噪处理后的样本集输入到SVM中,...
西瓜书+实战+吴恩达机器学习（十六）半监督学习（半监督SVM、半监督k-means、协同训练算法）
今天你学习了吗
03-01 5086
文章目录0. 前言1. 半监督SVM2. 半监督k-means2.1. 约束k-means2.2. 约束种子k-means3. 协同训练算法 如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~ 0. 前言 半监督学习中部分样本有标记，部分样本无标记。 半监督学习可分为两种： 纯半监督学习：希望学得的模型适用于未观察到的数据 直推学习：希望对数据集中未标记的样本进行预测 ...
半监督学习
weixin_30783629的博客
01-16 457
概述 监督学习指的是训练样本包含标记信息的学习任务，例如：常见的分类与回归算法； 无监督学习则是训练样本不包含标记信息的学习任务，例如：聚类算法。 在实际生活中，常常会出现一部分样本有标记和较多样本无标记的情形，例如：做网页推荐时需要让用户标记出感兴趣的网页，但是少有用户愿意花时间来提供标记。若直接丢弃掉无标记样本集，使用传统的监督学习方法，常常会由于训练样本的不充足，使得其刻画总体分布的能...
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半监督学习的定义和基本思想半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）结合了监督学习和无监督学习的特点。它的基本思想是使用少量的标注数据和大量的无标注数据进行学习。标注数据相对较贵且稀缺，而无标注数据通常可以轻松获得，因此半监督学习能够在实际应用中发挥巨大作用。监督学习：依赖大量标注数据，通过标注数据训练模型进行分类或回归任务。无监督学习：使用未标注数据进行训练，主要用于聚类或数据表示学习，不依赖标签。
【机器学习】机器学习的基本分类-半监督学习ーSemi-supervised SVM
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Semi-supervised SVM (S³VM) 是一种半监督支持向量机方法，旨在结合标注数据和未标注数据训练模型。相比传统的监督学习 SVM，它在优化过程中利用未标注数据的分布信息，使分类边界更符合未标注数据的结构。S³VM 是半监督学习的一种重要方法，特别适用于标注数据稀缺、未标注数据丰富的场景。尽管其优化问题复杂，但通过合适的初始化和优化方法，S³VM 能有效提升分类性能。
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