在机器学习中使用三种不同的标签
在机器学习中，常用的三种不同的标签包括：
- 监督学习标签（Supervised Learning Labels）：监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据集包含输入特征和相应的标签。标签是已知的输出值，用于指导模型学习正确的预测。监督学习标签可以是离散的分类标签（如猫、狗、鸟）或连续的数值标签（如房价、销售额）。在监督学习中，常见的算法包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和神经网络等。
- 无监督学习标签（Unsupervised Learning Labels）：无监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据集只包含输入特征，没有相应的标签。在无监督学习中，算法通过发现数据中的模式、结构或相似性来进行学习。无监督学习标签可以用于聚类（将相似的数据点分组）或降维（减少数据维度）等任务。常见的无监督学习算法包括K均值聚类、层次聚类和主成分分析（PCA）等。
- 半监督学习标签（Semi-supervised Learning Labels）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方法。在半监督学习中，训练数据集中只有一部分数据点有标签，而其他数据点没有标签。半监督学习的目标是通过利用有标签数据和无标签数据的信息来提高模型的性能。这种方法在标注数据困难或昂贵的情况下特别有用。半监督学习算法可以结合监督学习和无监督学习的技术，如标签传播、生成模型和半监督聚类等。
以上是机器学习中使用的三种不同的标签。在实际应用中，根据具体的问题和数据集特点，选择合适的标签类型和相应的机器学习算法进行建模和预测。腾讯云提供了丰富的云计算服务和产品，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）和腾讯云AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）等，可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型。
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3回答
Prediction似乎是machine learning的主导主题。大多数算法都有fit和predict函数，因此可以建立模型，从新的特征集中预测结果或其他感兴趣的参数。
机器学习的non-prediction applications是什么？
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
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3回答
在学习机器学习的过程中，我了解了在开始尝试建模之前定义问题的重要性。
我可以看到两种类型的问题分类：
监督/无监督/强化算法
分类/聚类/回归/排名
在网络上找到的示例定义：
第一类：
监督算法:训练数据集有输入和期望的输出。在培训期间，模型将调整其变量，将输入映射到相应的输出。
无监督算法:在这类算法中，没有目标结果。算法将对不同组的数据集进行聚类。
强化算法:这些算法都是关于决策的训练。因此，在这些决策的基础上，该算法将根据输出的成败进行训练。最后，通过经验算法将能够给出良好的预测。
第二类：
分类:你想要一个算法来回答二进制的是或否问题(猫或狗，好的或坏的，绵羊或山羊，你知道)，或者你想
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
我有过使用聚类算法进行机器学习的简要经验，我还阅读了简单分类算法的基本思想和计算。现在，我将阅读更多关于“机器学习”的内容，我发现了许多类似的定义，如下所示：
机器学习是一门让计算机在不被明确编程的情况下行动的科学.机器学习是一种人工智能(AI)，它允许软件应用程序在不被显式编程的情况下更准确地预测结果.
我的理解是，学习和适应演绎(输出)而不进行重新编程的能力是主要思想，根据我个人的理解，这种“适应”只有通过一种新的训练“监督算法”才能实现，这种训练允许对具有相同程序和源代码的输出模型进行更改/适应/改进。
因此，根据我的理解，这个“自适应”和“学习”的定义不适合无监督的机器学习算法，因为所
浏览 0提问于2018-02-19得票数 4
最近，我正在做异常检测，其中一种方法是使用AEs模型来学习正常样本的模式。
如果不符合正常样本的模式，则将其确定为异常样本。
我训练AE没有标签，但我们需要使用‘标签’来确定哪个样本是正常的或不正常的。
我想知道这种培训是监督学习、半监督学习还是非监督学习？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 0
AI 领域面临者一个巨大的问题，如何做到无监督学习？因为有监督学习从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化，到之后的实施、部署阶段，人力和时间成本很高，给 AI 的普及带来了不小麻烦。所以想问下目前AI领域无监督学习有哪些难点？
浏览 2045提问于2018-05-31
我们知道，预测和分类问题可以根据训练比率(一般为70-30或80-20分裂)打破数据，其中训练数据传递给一个模型以适应，并根据测试数据对其输出进行测试。
假设我有一个有2列的数据：
第一栏:雇员年龄
第二栏:员工薪资类型
有100份类似于此的记录：
Employee Age Employee Salary Type
25 low
35 medium
26 low
37 medium
44 high
45
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
1回答
我知道半监督学习方法的存在，例如阶梯网络，其中只有一部分数据被标记。是否有任何方法或论文考虑训练数据子集标签的正确性概率？也就是说，一些标签可能是100%正确的，而另一些标签可能只有70%或45%的概率是正确的。任何链接到文件或在这方面的工作将受到高度赞赏。
浏览 0提问于2017-06-09得票数 3
2回答
机器学习中不同方面的困惑
、、、
在阅读了关于ML和算法的不同文章之后，科学家在描述ML的不同方面时倾向于使用不同的词。
所以现在我自己有点困惑，我希望如果我错了，你可以纠正我。
1)因此，在我看来，监督学习和无监督学习是机器学习算法的不同类别。每一类包含不同的算法，如神经网络和贝叶斯？
2)回归、分类和聚类是模型的类型。
3)模型是经过训练的算法的结果。
我希望我没有完全错，谢谢！)
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
3回答
此场景的文本分类技术
、、、
我对机器学习算法完全陌生，我有一个关于数据集分类的快速问题。
目前有一个由两列消息和标识符组成的培训数据。
消息--从包含时间戳和一些文本标识符的日志中提取的典型消息--应该根据消息内容对类别进行分类。
培训数据是通过从工具中提取特定类别并相应地加上标签来编制的。
现在，测试数据只包含消息，我正试图获得相应的分类。
在这种情况下，哪种方法最有帮助？是监督学习还是非监督学习？
我有一个经过训练的数据集，我正试图预测测试数据的类别。
谢谢你，亚当
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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2回答
无监督学习和培训数据
、、、
据我所知，我们需要使用训练数据来找出在监督学习中，特征(也称为输入值)和标签(输出值)之间的关系。然后，利用这种关系，我们的学习系统试图在下一个数据集中预测数据样本的标签。
然而，没有必要在无监督学习中找出这种关系，因为数据样本没有标签，它们只包含特征。在这种情况下，我们是否需要一个无监督学习的培训集？
浏览 0提问于2019-02-10得票数 0
2回答
提出的问题如下:使用scikit-学习将数据分割成一个培训和测试集。使用DBSCAN将数据分类为猫或狗。
我试图弄清楚如何使用DBSCAN来使用训练数据来拟合模型，然后预测测试集的标签。我很清楚DBSCAN是用于集群而不是预测的。我还看过和许多其他线程。DBSCAN只附带fit和fit_predict函数，当尝试使用训练数据拟合模型，然后使用测试数据测试模型时，这些函数似乎不太有用。
这个问题是用词不当还是我漏掉了什么？我已经看过科学工具包-学习文档以及寻找例子，但没有任何运气。
# Split the samples into two subsets, use one for trainin
浏览 0提问于2019-03-29得票数 2
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2回答
我的理解是，训练一个模型是在机器学习中使用训练数据，以便当新的数据提供给它时，该模型可以预测值。
数据挖掘是在现有数据集中查找模式的过程。那么，“列车模型”在数据挖掘中的作用到底是什么呢？
浏览 0提问于2020-09-09得票数 2
1回答
聚类标签的无偏预测
、、、、
我有兴趣评估通过非监督聚类发现的聚类标签的可预测性。假设我有一个由病人组成的数据集，我使用一种无监督的聚类技术来根据他们的基因表达谱对他们进行分组。我的方法发现了4个簇。现在，我想从表达式数据中了解这个集群成员资格是否是可预测的。以全数据无监督聚类标签作为输出变量，以交叉验证的方式训练有监督分类器。因此，我使用80%的数据对分类器进行训练，并对其余20%的分类器进行准确性评估。
这种方法是否有偏差，因为输出集群标签是从完整的数据中学习的？如果是的话，我怎样才能不偏不倚呢？如果我以一种交叉验证的方式进行聚类，我想我需要手动将每个不同折叠之间的集群关联起来。因为我特别感兴趣的是四个集群中的一个相对
浏览 0提问于2015-04-15得票数 1
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1回答
我有：
一个文件training.arff，它只包含具有正常行为的示例。
包含正常和异常行为的样本的文件test.arff。
我想使用ELKI MiniGUI进行半监督学习的异常检测.
我认为通常我应该使用training.arff构建/训练一个模型，然后在test.arff上应用这个模型。
我使用哪种算法并不重要。
我似乎找不到把这两个文件放在ELKI MiniGUI中的位置，这样我就可以得到我想要的结果。(只有dbc.in)
*PS:在尝试使用weka一周后，我放弃了，但我并不局限于ELKI。
谢谢！！
浏览 3提问于2015-02-19得票数 1
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3回答
聚类分析作为关联模型？
、、、
我有一组有很多样本和许多特性的数据，但是有一半的数据缺少一个变量(称为A)，它由四个类别组成。根据有A的一半数据，我想知道如果没有A的样本最有可能属于哪一类。
我可以用A建立一个基于数据的分类器，并且不用A来预测数据(这是IMHO的最佳路径)。
但出于好奇，我想知道这种方法是否也是一种非常、非常、非常粗糙的方法来做类似的事情：
将具有A的数据与A中的类别(在本例中为4)中的分类数进行聚类。
检查集群与A中的类别之间的关联(使用频率表和卡方检验)。
如果存在关联，则通过集群模型运行不带A的数据，以确定它最有可能与A关联的类别(根据它在哪个集群中)。
有什么想法？
浏览 0提问于2016-07-23得票数 2
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2回答
聚类(例如:K-均值，EM算法等)是利用数据点之间的距离度量，在数据集中形成聚类，用于无监督分类。
我的问题是:除了聚类之外，我还可以使用什么来执行无监督的分类，以及如何进行分类？或者，除了对无监督的分类进行聚类之外，没有其他选择？
编辑:是的，我的意思是k-意思。
浏览 6提问于2020-11-21得票数 0
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我知道k-means聚类是最简单的无监督学习算法之一。查看MLlib中打包的流式k-means聚类的源代码，我发现了术语:训练数据、测试数据、预测和训练。
这让我认为这个流式K-means可能是受监督的。那么，这个算法是有监督的还是无监督的？
这是一个使用流式k-means的代码示例：
package org.apache.spark.examples.mllib
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.mllib.clustering.StreamingKMeans
import org.apache.spark.
浏览 3提问于2015-06-22得票数 1
1回答
在获得图像数据集之后，对所有图像构建特征数据库，该特征数据库是基于部分图像的RGB颜色模型和HSV颜色模型的均值和sd的向量。在给定查询图像后，如何使用svm从数据库中检索相关图像。
另外，如何使用无监督学习来解决上述问题
浏览 3提问于2015-04-05得票数 0
我正在构建一个模型，该模型将预测流经管道的产品的提前期。
我有很多不同的功能，其中一个是一个字符串，其中包含一些关于产品用途的单词(通常是缩写，应用程序的名称，等等)。我以前在做功能工程的时候根本没有用过这个字段。
我在想，最好对这些数据进行某种类型的聚类，然后使用集群ID作为我的模型的一个特征，也许交付期与该字段中存在的信息类型相关。
以下是我的思路)
1)清理和标记化文本。
2) TF-IDF
3)集群
但仔细想想，这是个坏主意吗？因为聚类是基于旧数据的，如果在新数据中引入新词，聚类算法将不会捕获新单词，因此现在可能应该以不同的方式对数据进行聚类。这是否意味着每当我想要预测新的数据点时，我
浏览 1提问于2020-02-09得票数 1
我有两套数据，通过一个简短的文本识别，他们的名字和一些小的补充。集合中的每一项都有另一组中的另一个对应项，基于具有一些小转换的名称。
但这两组中的一些项目之间没有任何联系。但是基于现有的链接，我可以训练一个机器学习模型来预测和建议从2组中相互关联的项目。
因此，作为输入，它应该从集合中获取一项的名称和一组完整的项，并尝试从该集合中找到与所提供的项最佳匹配的项。
但我很难搞清楚该用什么算法。也许我可以从集合中迭代每一项，计算它的名称与引用名称有多相似，并且应该使用最相似的名称。也许他们应该根据相似程度进行排名。
如果将相似算法应用到.Net中，将是非常有用的。
浏览 2提问于2021-10-12得票数 0
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