【机器学习】半监督学习总结

最新推荐文章于 2025-03-04 19:42:59 发布
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#机器学习 #半监督学习

博客围绕机器学习中的半监督学习展开，对其进行了总结，涵盖半监督学习的相关内容，属于信息技术领域中机器学习的细分范畴。

【机器学习】半监督学习总结
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机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习的分类（监督学习、非监督学习、半监督学习）
m0_59777389的博客
06-24 1311
机器学习大致可分为三类：监督学习、非监督学习、半监督学习，下面我们就来分别介绍。机器学习是人工智能的核心领域之一，而根据学习过程中使用的标签数据的不同，机器学习主要分为三大类：监督学习(Supervised Learning)、(Semi-supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning)。
半监督学习总结
CangHaier的博客
06-10 2154
半监督学习：部分样本有标记，但是大部分样本无标记解决办法：主动学习+专家知识Or 半监督学习半监督学习 应用需求非常强烈，因为大量数据都是未标记的，标记成本高半监督学习的基本假设：聚类假设：即假设数据存在簇结构Or 流形假设 半监督学习方法：一、生成式方法：假设存在潜在模型，未标记的分类时缺失的参数，通过EM算法的极大似然估计求解——假设的模型是关键 二、半监督SVM对于SVM，试图找到最大间隔划...
半监督学习笔记总结
weixin_45942265的博客
04-06 691
半监督学习半监督定义半监督深度学习半监督深度学习三种算法第一种：第二种：第三种：让网络 work in semi-supervised fashion方法一：Pseudo-Label方法二：Semi-Supervised Learning with Ladder Networks方法三：Temporal Ensembling for Semi-supervised Learning方法四：Mean teachers are better role models: Weight-averaged consis
【机器学习】 Matlab 2015a 自带机器学习算法汇总
geqiandesuyan的博客
04-25 5265
【机器学习】 Matlab 2015a自带机器学习算法汇总 作者：陈法圣 【引言】 今天突然发现MATLAB2015a的版本自带了许多经典的机器学习方法，简单好用，所以在此撰写博客用以简要汇总（我主要参考了MATLAB自带的帮助文档）。 MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现，并可进行高级配置（比如训练决策树时设置的各种参数） ，这里由于篇幅的限制，不再详细描述。我仅列出我认为的
机器学习基于图结构的半监督学习方法：图半监督学习原理、实现步骤与图像分类应用解析
最新发布
11-13
内容概要：本文系统解析了图半监督学习的基本原理、实现方法与实际应用。文章首先介绍了半监督学习的背景，强调其在标注数据稀缺场景下的重要性，并阐述了图半监督学习的核心思想——基于数据局部平滑性假设，通过...
精选资源
机器学习 深度半监督网络总结
11-30
深度半监督学习(Deep Semi-Supervised Learning, DSSL)是机器学习领域的一个重要分支，它结合了有监督学习和无监督学习的优势，用于处理大量未标记数据的问题。在现实世界的数据集中，往往只有少量数据带有标签，而...
机器学习的半监督学习，弱监督学习，自监督学习
Tongcheng_98的博客
03-04 1139
半监督学习、弱监督学习和自监督学习是机器学习中利用不同形式监督信号的三种方法，它们的核心区别在于标注数据的数量、质量以及监督信号的来源。三者并非互斥，实际应用中常结合使用（如自监督预训练 + 弱监督微调），以应对数据标注的多样挑战。
基于安全的半监督支持向量机
01-16
基于安全半监督支持向量机的分类，matlab实现代码。
支持向量机源码Python实现
06-12
SVM支持向量机Python实现，大家可以当备用资料存储，也可以直接实际操作
半监督支持向量机S3VM：半监督支持向量机（S3VM）方法
02-16
半监督支持向量机S3VM：半监督支持向量机（S3VM）方法
半监督学习小结
Haochen-Best
11-15 998
半监督学习小结
半监督学习之self-training
热门推荐
tyh70537的博客
05-08 2万+
一，半监督学习 　　半监督学习是一种介于监督式学习和无监督学习之间的学习范式，我们都知道，在监督式学习中，样本的类别标签都是已知的，学习的目的找到样本的特征与类别标签之间的联系。一般来讲训练样本的数量越多，训练得到的分类器的分类精度也会越高。但是在很多现实问题当中，一方面由于人工标记样本的成本十分高昂，导致了有标签的样本十分稀少。而另一方面，无标签的样本很容易被收集到，其数量往往是有标签样本的上
机器学习（13） -- 半监督学习
weixin_43575791的博客
04-12 759
13.1 未标记样本 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习 要利用未标记样本，必然要做一些将未标记样本所揭示的数据分布信息与类别标记相联系的假设，最常见的是“聚类假设”，即假设数据存在簇结构，同一个簇的样本属于同一类别。另一种常见假设是“流形假设”，即假设数据分布在一个流形结构上，邻近的样本具有相似的输出值。“邻近”程度常用“相似”程度来刻画，因此流形假设...
半监督学习漫谈
青瑟只鸟的专栏
08-31 1257
半监督学习漫谈        机器学习主要分三种形式，监督学习、非监督学习、半监督学习。最常见的是监督学习中的分类问题。监督学习的训练样本都含有“label”，非监督学习的训练样本中都不含“label”，半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。在半监督学习领域，半监督分类问题是最受欢迎的，比如蛋白质搜索引擎中的后处理过程就常常采用半监督学习框架进行过滤。        在监督学习中，因为训练集
《西瓜书》-13.半监督学习
ruoqi23的博客
07-31 1931
13.半监督学习 13.1.主动学习与半监督学习 前面我们一直围绕的都是监督学习与无监督学习，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。 半监督学习（semi-supervised learning），即训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据。 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
半监督学习综述
哆啦A瑶的博客
09-06 1万+
Chapter 7 Semi-supervised Learning 翻译不易，未经允许请勿转载！ Author: Mohamed Farouk Abdel Hady and Friedhelm Schwenker Translator: Howard Wonanut 摘要 传统的监督学习方法需要使用有标签数据建立模型。然而，在现实世界中给训练数据打标签可能需要昂贵的...
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