主动学习 代价敏感 K-means

最新推荐文章于 2024-08-12 22:12:28 发布
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#主动学习 #代价敏感 #K-means

本文介绍了主动学习的基本概念，强调了在无初始标记数据集下的模型训练。接着详细阐述了代价敏感学习的三种方法，包括直接构造代价敏感模型、分类结果后处理和调整训练数据分布。此外，还探讨了K-means聚类算法，特别是其在处理平方误差和选择质心的过程中的应用。

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主动学习：利用更加普遍存在的训练集，对模型进行训练，初始训练集的标记可以为空。归属于弱监督学习

            1.不确定性采样

            2.基于聚类

代价敏感：考虑误分类对整个模型构建的影响。

其中 按照对问题的解决方法的不同，代价敏感学习的算法研究又可以分成三类。 
第一类代价敏感的学习方法关注于如何直接构造一个代价敏感的学习模型，对不同的分类器模型研究者们提出了不同的解决办法，它们包括 

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大数据分析案例-基于RFM+KMeas算法探究客户价值分析
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随着行业竞争越来越激烈，商家将更多的运营思路转向客户。例如，购物时，常常被商家推荐扫码注册会员;各种电商平台也推出注册会员领优惠券等推销政策，而这些做法都是为了积累客户，以便对客户进行分析。 那么，在商家积累的大量的客户交易数据中，如何根据客户历史消费记录分析不同客户群体的特征和价值呢?例如，了解哪些是重要保持客户、哪些是发展客户、哪些是潜在客户，从而针对不同客户群体定制不同的营销策略，实现精准营销、降低营销成本，提高销售业绩，使企业利润最大化。例如，淘宝电商客户繁多，消费行为复杂，客
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代价敏感错误率与代价曲线
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深度学习入门教学——代价敏感学习
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09-05 1680
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你的问题在于，读书太少而想得太多。
07-15 3990
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主动学习系列博文： 【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享（提供源码的论文、一些AL相关的研究者）：https://blog.youkuaiyun.com/Houchaoqun_XMU/article/details/85245714 【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”：如何显著地减少标注代价：https://blog.youkuaiyun.com/Hou...
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