qq_43010742的博客

加权学习（Weighted Learning）问题是指这种权重可以用于调整模型在训练过程中，从而影响模型的学习行为。当数据集中某些类别的样本数量远远超过其他类别时，模型可能倾向于更多地学习那些更多样本的类别。通过为少数类别赋予更高的权重，可以平衡不同类别的影响，提高模型对少数类别的识别能力。在训练数据中可能存在标签错误或者异常值，这些噪声数据可能对模型的学习产生负面影响。通过为可信度高的数据赋予更高的权重，可以减小噪声数据对模型的影响。

正无标记学习（Positive Unlabeled Learning）是一种机器学习范式，通常用于处理分类问题，其中训练数据中只有一部分样本，而另一部分样本。在正无标记学习中，，但确切的负样本并不可知。正无标记学习的目标是。这种学习范式在现实世界中很常见，因为获取标记样本通常比未标记样本昂贵或困难。例如，在医疗诊断中，往往只有少数的病例被确诊，而大多数健康人的数据是容易获得的。训练数据中已经标记为正类别的样本。训练数据中没有标记的样本，假设其中包含大量负样本。

最优传输（Optimal Transport）是一种数学理论和计算方法，用于描述两个概率分布之间的距离或者对应关系。