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semisup-learn:python的半监督学习框架,允许将scikit-learn分类器拟合到部分标记的数据
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2021-05-25
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Python的半监督学习框架 该项目包含用于半监督学习的Python实现,并与scikit-learn兼容,包括 对比悲观似然估计(CPLE) (基于-但不等同于 ),适用于所有分类器的“安全”框架,可以产生预测概率(此处的安全意味着在标签和未标签数据上训练的模型都应不会比仅根据标签数据训练的模型差) 自我学习(自我训练),一种适用于任何分类器的幼稚半监督学习框架(使用经过训练的分类器迭代标记未标记的实例,然后在结果数据集上对其进行重新训练-参见例如 ) 半监督支持向量机(S3VM)-一种简单的scikit-learn兼容包装器,用于由Fabian Gieseke,Antti Airola,Tapio Pahikkala,Oliver Kramer开发的QN-S3VM代码(请参见 )包含此方法用于比较 第一种方法是对的新颖扩展用于任何区分性分类器(与原始CPLE的区别在下面进行说明)。
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semisup-learn-master.zip (26个子文件)
semisup-learn-master
.project 367B
alg1.png 23KB
README.md 8KB
qdaexample.png 260KB
qdaexample - Copy.png 260KB
examples
plotutils.py 2KB
compare_gaussian_methods.py 1KB
example.py 2KB
plotutils.pyc 2KB
__init__.pyc 172B
compare_linsvm_methods.py 2KB
__init__.py 0B
compare_rbfsvm_methods.py 2KB
LICENSE 1KB
frameworks
CPLELearning.py 12KB
__init__.py 0B
SelfLearning.py 4KB
methods
scikitTSVM.py 5KB
scikitWQDA.py 6KB
__init__.py 0B
qns3vm.py 39KB
.pydevproject 423B
svmexample1.png 219KB
setup.py 573B
svmexample2.png 141KB
eq1.png 6KB
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