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  • 9. 熵正則化

    半監(jiān)督歸納法的問題在于從有標(biāo)號和無標(biāo)號的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策規(guī)則。只要學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)得到相應(yīng)的調(diào)整,這項任務(wù)就可以通過歧視性的方法來完成。在本章中,我們鼓勵使用熵正則化作為一種手段,從...

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    8. 高斯過程和空類別噪音模型

    高斯過程分類器(GPC)的目的是預(yù)測后驗概率的類標(biāo)簽給出協(xié)變向量。在GPC從業(yè)者通常調(diào)用的標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)下,這種后驗概率不受未標(biāo)記數(shù)據(jù)點的影響,不為未標(biāo)記數(shù)據(jù)提供任何作用。這與支...

  • 7. 半定規(guī)劃半監(jiān)督學(xué)習(xí)

    我們討論了支持向量機(SVM)轉(zhuǎn)導(dǎo)問題,這是一個在未標(biāo)記樣本數(shù)上具有指數(shù)計算復(fù)雜性的組合問題。對于這種組合問題,存在不同的方法,其中包括精確的整數(shù)規(guī)劃方法(僅適用于非常小的...

  • 6. 轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機(TSVM)

    與學(xué)習(xí)一般預(yù)測規(guī)則相比,V.Vapnik提出了一種轉(zhuǎn)導(dǎo)學(xué)習(xí)設(shè)置,其中預(yù)測只在固定數(shù)量的已知測試點進行。這使得學(xué)習(xí)算法能夠利用測試點的位置,使其成為一種特殊的半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。轉(zhuǎn)...

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    5. 帶約束的概率半監(jiān)督聚類

    在某些聚類任務(wù)中,可以以成對約束的形式獲得有限的監(jiān)督,即標(biāo)記為屬于相同或不同簇的實例對。由此產(chǎn)生的問題稱為半監(jiān)督聚類(semi-supervised clustering),...

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    4. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)的風(fēng)險:未標(biāo)記數(shù)據(jù)如何降低生成分類器的性能

    正如本書其他章節(jié)所描述的那樣,經(jīng)驗和理論的結(jié)果通常對生成分類器的半監(jiān)督學(xué)習(xí)有利。然而,文獻也顯示存在半監(jiān)督學(xué)習(xí)不能產(chǎn)生好的生成式分類器的情況。我們并不是簡單地關(guān)注那些產(chǎn)生高分...

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    3. 使用 EM 的半監(jiān)督文本分類

    數(shù)十年以來,統(tǒng)計學(xué)家提倡使用標(biāo)記數(shù)據(jù)和未標(biāo)記數(shù)據(jù)的組合,通過迭代期望最大化(EM)技術(shù)估計生成模型的參數(shù)來訓(xùn)練分類器。本章探討了這種方法在應(yīng)用于文本分類領(lǐng)域時的有效性。本文用...

  • 2. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的分類

    我們提出了一個簡單的分類概率圖模型的半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。我們?yōu)槊總€族提供了一些廣泛的算法類,并指出了文獻中的具體實現(xiàn)。最后,我們對使用輸入相關(guān)正則化(或條件先驗分布)的一系列方法...

  • 1. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)簡介

    1.1 監(jiān)督、非監(jiān)督、半監(jiān)督機器學(xué)習(xí) 為了理解半監(jiān)督學(xué)習(xí)的本質(zhì),了解下監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)是很有幫助的。 1.1.1 監(jiān)督與非監(jiān)督學(xué)習(xí) 傳統(tǒng)上,機器學(xué)習(xí)有兩個完全不同類別的任務(wù)。...

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