8、人机协作机器学习入门与不确定性采样

人机协作机器学习入门与不确定性采样

人机协作机器学习起步

在人机协作机器学习中,有一个关键的代码片段用于识别异常值:

while(len(outliers) < number):
    top_outlier = []
    top_match = float("inf")
    for item in unlabeled_data:
        textid = item[0]
        if textid in already_labeled:
            continue
        text = item[1]
        features = text.split()
        total_matches = 1 # start at 1 for slight smoothing 
        for feature in features:
            if feature in total_feature_counts:
                total_matches += total_feature_counts[feature]  
        ave_matches = total_matches / len(features)
        if ave_matches < top_match:
            top_match = ave_matches
            top_outlier = item
    # add this outlier to list and update what is 'l
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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