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標(biāo)簽 > 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

半監(jiān)督學(xué)習(xí)

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半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問題,是監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種學(xué)習(xí)方法。半監(jiān)督學(xué)習(xí)使用大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù),以及同時(shí)使用標(biāo)記數(shù)據(jù),來進(jìn)行模式識別工作。

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半監(jiān)督學(xué)習(xí)簡介

  半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問題,是監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種學(xué)習(xí)方法。半監(jiān)督學(xué)習(xí)使用大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù),以及同時(shí)使用標(biāo)記數(shù)據(jù),來進(jìn)行模式識別工作。

  既有有標(biāo)記數(shù)據(jù) xr,又有無標(biāo)記數(shù)據(jù) xu,一般無標(biāo)記數(shù)據(jù)的數(shù)量遠(yuǎn)大于有標(biāo)記數(shù)據(jù)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)又可以分為兩種:

  Transductive learning:無標(biāo)記數(shù)據(jù)就是Testing data.

  Inductive learning:無標(biāo)記數(shù)據(jù)不是 testing data,假設(shè)在訓(xùn)練時(shí)不知道 testing set.

  半監(jiān)督學(xué)習(xí)有兩個(gè)樣本集,一個(gè)有標(biāo)記,一個(gè)沒有標(biāo)記。分別記作

  Lable={(xi,yi)},Unlabled={(xi)}。并且數(shù)量上,L《《U.

  1. 單獨(dú)使用有標(biāo)記樣本,我們能夠生成有監(jiān)督分類算法

  2. 單獨(dú)使用無標(biāo)記樣本,我們能夠生成無監(jiān)督聚類算法

  3. 兩者都使用,我們希望在1中加入無標(biāo)記樣本,增強(qiáng)有監(jiān)督分類的效果;同樣的,我們希望在2中加入有標(biāo)記樣本,增強(qiáng)無監(jiān)督聚類的效果。

  一般而言,半監(jiān)督學(xué)習(xí)側(cè)重于在有監(jiān)督的分類算法中加入無標(biāo)記樣本來實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督分類。也就是在1中加入無標(biāo)記樣本,增強(qiáng)分類效果.

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