co-training学习

最新推荐文章于 2024-01-14 06:30:00 发布
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这篇1998年的论文介绍了co-training方法，通过结合少量标记数据和大量未标记数据来提升分类器的性能。该方法在网页分类问题中应用，利用网页文字和链接信息作为两个独立视图。实验部分采用朴素贝叶斯分类器，并通过不断迭代和标记未标记数据来增强模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Blum, A. and T. Mitchell (1998). Combining labeled and unlabeled data with co-training. COLT' 98, New York, NY, USA, ACM.

The paper has been cited over 1000 times, and received the 10 years Best Paper Award at the 25th International Conference on Machine Learning (ICML

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fengyang0317
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协同训练算法之co-training
熙马拉雅的博客
06-19 2万+
在传统的监督学习中,学习器通过对大量有标记的(labeled)训练例进行学习,从而建立模型用于预测未见示例的标记。这里的“标记”(label)是指示例所对应的输出,在分类问题中标记就是示例的类别。随着数据收集和存储技术的飞速发展,收集大量未标记的(unlabeled)示例已相当容易,而获取大量有标记的示例则相对较为困难,因为获得这些标记可能需要耗费大量的人力物力。如果只使用少量的有标记示例,那么利
Co-training 初探快切入
Crystal_Zero的博客
11-22 9613
先做个总结 co-training方法是一类半监督方法，是一个框架，核心就是利用少量已标记样本，通过两个（或多个）模型去学习，对未标记样本进行标记，挑选most confidently的样本加入已标记样本阵营。 目前主要存在两种方法：single-view 和 multi-view。最开始提出的是multi-view，就是对特征进行拆分，使用相同的模型，来保证模型间的
协同训练(co-training)
Home to come
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协同训练(co-training)是非常有效的半监督学习方法,但必须将特征集自然分割成两个可以充足构造分类器的子集合,并且要求它们之间在给定的类别下条件相互独立。 Q：那是不是说如果数据有多视角的情况下，co-training比self-training好，而数据只有单一视角的时候，两者差不多呢？ A：co-training就是因为有多视图才叫co-training，如果只有单一视图，就没有co-training。 Q：co-training里面每组数据有两个特征x1和x2指的是什么呢？有点不明白，您可以解
什么是co-training
weixin_30532369的博客
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　　首先先认识下什么是co-training: 　　在计算机视觉中，我们都知道训练一个分类器的时候，我们需要两类样本，分别是正样本和负样本。监督训练又可以成为off-line training,就是提前准备好已经标注过样本，然后对分类器进行训练，最后将训练好的分类器对需要进行分类的东西进行分类。而另一个是online training. 刚开始的时候我们用一些标注过的样本对分类器进行初...
半监督学习 - 联合训练（Co-Training）
最新发布
galoiszhou的博客
01-14 2230
（Co-Training）是一种方法，它。这种方法通常用于解决当训练数据中的情况。
co-training.zip_co-training_co-training matlab_cotraining
07-15
协同训练（Co-Training）是一种机器学习中的半监督学习方法，由Blum和Mitchell于1998年提出。该方法主要应用于大量未标记数据和少量标记数据的场景，通过两个或多个分类器之间的相互学习来提升模型的性能。在本资源...
机器学习教程 之 半监督学习 Co-training 协同训练 (论文、算法、数据集、代码)
冯良骏 的 博客
05-24 1万+
这篇博客介绍的是一篇用于半监督分类问题的方法: 协同训练 Co-training， A. Blum and T. Mitchell, “Combining labeled and unlabeled data with co-training,” in Proc. of the 11th Annual Conf. on Computational Learning Theory, 1998.，这算是半监督领域里面始祖级的论文了，是1998年两位CMU大佬提出的方法。 之前还写过一篇关于Tri-trainin
COREG_co-training_协同训练回归_ringawf_协同训练_
09-30
一个协同回归的软件 机器学习，半监督学习，协同训练，数据编辑，偏差方差分解。
Co-training机器学习方法在中文组块识别中的应用.pdf
09-24
【摘要】介绍了一种在中文组块识别中应用的机器学习方法——Co-training。中文组块识别是自然语言处理中的重要任务，它涉及到对文本中连续词汇单元的识别，如名词短语、动词短语等。Co-training是一种半监督学习策略...
[总结] 半监督学习方法: 协同训练&类协同训练(Co-training)
不定期更新 Web 开发及机器学习相关博客
03-25 1万+
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基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集
06-19
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cotraining:基于方面的情感分析的协同训练
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使用协同训练在产品评论中推断特定方面的意见结构 这是一种使用协同训练进行基于方面的情感分析的算法，这是一种半监督机器学习算法，将机器学习特征划分为两个充分且不相关的“视图”，然后进行自我学习。 所需数据集 该应用程序使用第三方提供的数据。 要使用此项目，您需要下载并解压缩： （胡和刘，KDD-2004） 等。 非常感谢这两个数据集的作者和注释者。 可执行版本 该项目的可执行版本在 bin 目录中。 可以通过运行以下命令来检查命令行参数： java -jar processreviews-sept2014.jar help 斯坦福 CoreNLP 模型也是必需的（stanford-corenlp-3.3.1-models.jar），应该放在 bin 目录（如果从命令行运行）和 lib 目录（如果使用源代码本身）。 这可以从下载 源代码 ProcessReviews.java 是主
co-training方法
Katherine-XY的博客
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Co-training是一种半监督机器学习的方法,它的基本思想是:构造两个不同的分类器,利用小规模的标注语料,对大规模的未标注语料进行标注的方法. Co-training方法最大的优点是不用人工干涉,能够从未标注的语料中自动学习到知识。利用两个不同学习器在数据集的/分割的特性集上独立学习,并结合两个学习器的学习结果作出最后学习结论,这样来达到降低错误率的目的 Co-training方法,是有指导和...
co作为前缀的意思_一种图卷积的训练方法：Self/Co-training GCN
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专栏第7篇解读的论文是《Deeper Insights into GCN for Semi-Supervised Learning》，该成果发布在AAAI 2018上。论文主要包含了两部分，第一部分是对GCN的深入理解，指出其能够work以及层数增多后算法fail的原因；第二部分则是采用self-training和co-training的方法对训练样本进行扩充。首先论文对GCN的原理进行了解读，主...
半监督学习算法中的协同训练（Co-training）
牛肉胡辣汤
08-30 2377
​函数将数据集划分为视图1和视图2，并使用SVM分类器训练这两个视图的模型。然后，我们通过互相交叉预测的方式将高置信度预测样本添加到标记数据集中，并重复执行这个过程多次。最后，我们将视图1和视图2合并为完整的训练集，并在该训练集上训练最终的分类器。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的协同训练算法可能需要更复杂的处理和调整。此外，根据具体问题的需求，可能需要调整参数和选择不同的分类器来获得更好的性能。它的核心思想是利用不同特征的互补性，通过交叉训练来提高分类器的性能。​函数，它接受特征矩阵​。
深度学习算法中的协同训练（Co-training）
牛肉胡辣汤
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在每一轮训练中，使用一个分类器对另一个视角上的未标记数据进行预测，并选择置信度高的样本进行标记。具体来说，协同训练需要两个或多个视角（views）来观察数据，并使用不同的特征子集和分类器对数据进行学习和分类。然而，深度学习的一个局限性是需要大量的标注数据来进行训练，而标注数据的获取成本往往很高。在未来的研究中，我们可以进一步探索协同训练的机制和应用，以推动深度学习技术的发展和应用。协同训练通过使用多个特征子集和分类器来进行学习和分类，可以从不同的视角观察数据，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
Co-training&主动学习
xiaoshengforever的专栏
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Co-training是目前很流行的一种半指导机器学习的方法,它的基本思想是:构造两个不同的分类器,利用小规模的标注语料,对大规模的未标注语料进行标注的方法.Co-training方法最大的优点是不用人工干涉,能够从未标注的语料中自动学习到知识。Co-training方法,是有指导和无指导机器学习两者的一个折中办法,它的原则是:在不牺牲性能的前提下,尽量多的使用未带标数据，它从一个小规模的带标的语
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白小狸
01-26 1万+
半监督学习提出的原因：       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。这是由于：  1.  有标记样本难以获取，需要专门的人员,特别的设备,额外的开销等等。  2.  无标记的样本相对而言是很廉
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