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半监督学习
半监督学习
半监督学习
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详细地表述了半监督学习的适用范围,以及算法和注意事项。
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半监督学习综述(a survey of semi-supervised learning)
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一篇数据挖掘课的作业论文。 关于半监督学习方面的综述性文章。 所参考文献在2009年以前。 目前这方面的中文文献相对较少,希望我的这篇作业能对有兴趣做这方面研究的朋友有所帮助,其中错误之处还请大家多多指出。
一种基因数据分析的半监督学习算法
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基因芯片技术可以一次性对大量基因序列进行检测和分析,从而得到高维的基因表达数据,因此在病理研究和临床应用等领域备受关注[1-2]。基因表达数据中基因的数目巨大,大部分都无法为样本的区分提供有用信息,因此识别出一小部分能提供足够有用信息的基因并实现很好的分类至关重要,这一小部分有效基因被称为分类特征基因。特征基因选择通常由去除分类无关基因和去除冗余基因两部分组成。GOLUB T R等人提出的特征记分
基于图的半监督学习算法
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对于学习机器学习算法中的半监督学习算法有一定的帮助。
具有本地和全局一致性的半监督学习
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通常,在许多实际的数据挖掘应用程序中,例如网络分类,关键基因选择等,未标记的训练示例很容易获得,但是标记的训练示例获得起来相当昂贵。 因此,近年来,诸如基于图的方法之类的半监督学习算法引起了很多关注。 但是,大多数这些传统方法都采用高斯函数来计算图形的边缘权重。 本文提出了一种新的基于半监督图的权重方法。 新方法将来自问题的标签信息添加到目标函数中,并在进行计算时采用测地距离而不是欧几里得距离作为
半监督学习pdf讲义超详细
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《深度半监督学习》综述论文
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当对大量的标记数据集合(如ImageNet)进行训练时,深度神经网络展示了它们在特殊监督学习任务(如图像分类)上的卓越表现。
基于半监督学习的SAR目标检测网络.pdf
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现有的基于卷积神经网络(CNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测算法依赖于大量切片级标记的样 本,然而对SAR图像进行切片级标记需要耗费大量的人力和物力。相对于切片级标记,仅标记图像中是否含有目 标的图像级标记较为容易。该文利用少量切片级标记的样本和大量图像级标记的样本,提出一种基于卷积神经网 络的半监督SAR图像目标检测方法。该方法的目标检测网络由候选区域提取网络和检测网络组成。半监督
Vector Davinci官方帮助配置使用手册(AutoSAR).pdf
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Chapter 11
半监督学习
Semi-Supervised Learning
1
11.1
半监督学习引言
11.2
半监督学习算法
11.3
半监督学习
in Nature
11.4 Some
Challenges for F
uture
Research
本课件内容大部分源自
Xiaojin Zhu
,
Un
iversity of Wisconsin, USA
半监督学习?
??
•
在监督模式识
别问题中,
我们用标注的数
据集
来训练可使用
的分类器,
最终目的是设计
一种
“机器”,
经过训练后能够
可靠预测、
并归类那些
未曾见过的样
本点(待识
别样本点)。
•
即:总结并归
纳目前设计
的所有分类器的
性能
特点是我们解
决问题的关
键。
----
之前的
想法和做法
半监督学习?
??
•
a
)用已标注的数据
集训练分
类器;
•
b
)关注分类器的总
体性能。
----
之前的
想法和做法
----
现在适当
放宽之前设计方法的限
制
•
a
)使用未标注的数据集
;
•
b
)用已标注数据来研究
这些未标注
数据具有额
外信息的可能性;
以提升系统
性能。
半监督学习?
??
•
利用已标注和
未标注的数
据来设计分类器
的思
想来源于现实
生活;
•
在现实情况当
中,未被标
注的数据收集要
比标
注数据的任务
简单得多。
----
想法和做法
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