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如何在python中对未标记的数据进行多类分类？

在Python中对未标记的数据进行多类分类可以使用无监督学习算法或半监督学习算法。以下是两种常用的方法：

聚类算法：聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的类别或簇。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。在多类分类问题中，可以使用聚类算法将未标记的数据集划分为不同的簇，然后为每个簇分配一个标签，从而实现多类分类。
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半监督学习算法：半监督学习算法结合了有标记数据和未标记数据的信息，通过利用未标记数据的分布特征来提高分类性能。常用的半监督学习算法包括自训练、标签传播和生成模型等。在多类分类问题中，可以使用半监督学习算法利用有标记数据进行训练，然后利用未标记数据的信息进行分类预测。
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需要注意的是，以上方法仅是对未标记数据进行多类分类的一种思路，具体选择哪种方法还需要根据数据集的特点和实际需求进行评估和选择。

相关搜索:python中CNN多类图像分类的边界框预测 python中的多类分类 xgboost (python)中的多类分类基于两列对python中的数据进行分类如何在Python中对多列进行排序？如何在python的朴素贝叶斯分类器中对用户输入测试集进行分类？如何在SQL Server中对多列数据进行排名？如何对Python中的词数进行分类和统计如何对python嵌套列表中的数据进行分类如何对不平衡的多类数据集进行欠采样？(Python)

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机器学习分类

在监督学习中：当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成了分类问题监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifer）分类器对新的输入进行输出的预测（prediction...），称为分类（classification）分类问题包括学习和分类的两个过程：在学习过程中，根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器在分类的过程中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类...分类问题的典型应用场景如垃圾邮件识别就是一个2分类问题，使用相应的机器学习算法判定邮件属于垃圾邮件还是非垃圾邮件。...输出变量为有限个离散值的情况称为分类问题（classification）如果类别为正类或负类的时候，这个是一个二分类问题如果类别是一个多类别的时候，这就是一个多分类问题 1.2 回归问题...在处理未标记的数据时，常常采用“主动学习”的方式，也就是：首先利用已经标记的数据（也就是带有类标签）的数据训练出一个模型再利用该模型去套用未标记的数据通过询问领域专家分类结果与模型分类结果做对比

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使用Python的四种机器学习技术

这预先使用标记数据并且受监督学习。这意味着我们培训数据并期望预测其未来。通过’预测’，我们意味着我们。数据将分类照片为它们可以属于的类我们有两种属性：属性输出或从属属性。...内部节点表示对属性，分支，测试结果，节点叶类状语从句：标签的测试涉及的两个步骤是学习和测试，这些都很快。基于规则的分类：此分类基于一组IF-THEN规则。...反向传播是一种神经网络学习算法，最受欢迎的英文的算法之一它迭代地处理数据并将目标值与要学习的结果进行比较。懒惰的学习者：在懒惰的学习者方法中，机器存储训练元组并等待测试元组。这支持增量学习。...通过大多数示例，现在轮到您确定我们向你展示时的代码类型了。这是有监督的学习，我们使用了部分示例 – 培训和测试。注意每种类型的某些恒星最终是如何在曲线的另一侧。 ? 聚类聚类是一种无监督的分类。...这是一种探索性数据分析，没有标记数据，通过聚类，我们将未标记的数据分离为自然和隐藏的有限和离散数据结构集。我们观察到两种聚类 – 硬聚类：一个对象属于单个集群。

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机器学习算法：选择您问题的答案

1_PNwQ69bjVeW69Yn9JdZIXQ.jpeg 首先，我们应该把机器学习任务分为四大类：监督学习无监督学习半监督学习强化学习监督学习（Supervised Learning）监督学习是从标记的训练数据中推断函数的一种学习...1_93DYqjjbniZFa7L9JRVLOQ.png 半监督学习半监督学习任务其实包含了我们前面提到的两个学习（监督和无监督学习）：这类任务同时使用标记和未标记的数据。...对于那些无法标注训练数据集合的人来说，这是一个很好的方法。该方法使我们能够显着提高准确性，因为我们可以使用少量标记数据在大量使用未标记的数据的训练集合中使用。...为了让你方便的理解，我将各个算法的性质进行了总结：线性回归和线性分类器：尽管表面简单，但是当其他比较好的算法会过度拟合数据时可以选择这类方法。...推荐来源聚类方法概述 Python中一个关于岭和套索回归的完整教程关于人工智能的YouTube频道，有很好的教程和例子给初学者

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机器学习(四)机器学习分类及场景应用

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媲美 ImageNet 的动作识别数据集，你知道哪些？

我们需要怎么做才能根据这些视频中动作对视频片段进行分类？我们需要识别视频片段的不同动作，这些动作可能在整个视频持续时间内进行，也可能没有。...Kinetics-600 中的每个片段均取自的YouTube 视频，持续约 10 秒，并标有单个类。片段已经经历了多轮的人为注释，为标记任务构建了单页 Web 应用程序，您可以看到下面的标签界面。...该数据集侧重于人类行为，类似于 Kinetics，包括从 YouTube 检索到的 520K 多个未修剪视频，平均长度为 2.6 分钟。采用新颖的主动采样方法从视频中以2 秒为单位机芯剪辑和采样。...这产生了 1.75M视频片段，包括 755K 阳性样本和 993K 阴性样本，由 70 个专业标注团队进行批过。如您所见，此数据集的显著特征是存在负样本，如下图所示。 ?...为了解决这个问题，加利福尼亚大学的研究人员建议从我们实际需要的数据集开始，即交互丰富的视频数据，然后在动作发生后对其进行说明和分析。

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主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量

主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。...然后模型对少量已标记的数据进行训练，训练完成后再次要求对最不确定数据进行更多的标记。通过对不确定的样本进行优先排序，模型可以让专家（人工）集中精力提供最有用的信息。...根据模型的预测，在每个未标记的数据点上选择分数（在下一节中，将介绍一些最常用的分数）一旦选择了对标签进行优先排序的最佳方法，这个过程就可以进行迭代重复:在基于优先级分数进行标记的新标签数据集上训练新模型...不确定性抽样是一组技术，可以用于识别当前机器学习模型中的决策边界附近的未标记样本。这里信息最丰富的例子是分类器最不确定的例子。模型最不确定性的样本可能是在分类边界附近的数据。...而我们模型学习的算法将通过观察这些分类最困难的样本来获得有关类边界的更多的信息。让我们以一个具体的例子，假设正在尝试建立一个多类分类，以区分3类猫，狗，马。

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《机器学习》-- 第十三章半监督学习

一种简单的做法是先使用有标记的样本数据集训练出一个学习器，再基于该学习器对未标记的样本进行预测，并且问询专家知识对结果检验，最终达到改善模型性能，大幅降低标记成本，这便是主动学习（active learning...假如，无标记样本与有标记样本是从同一个总体中独立同分布采样得到，那么它们所包含的数据分布信息对学习器的训练大有裨益。...“有标记数据少，未标记数据多”这个现象在互联网应用中更明显，例如在进行网页推荐时需请用户标记出感兴趣的网页，但很少有用户愿花很多时间来提供标记，因此，有标记网页样本少，但互联网上存在无数网页可作为未标记样本来使用...)，即尝试将每个未标记样本分别作为正例或反例，然后在所有这些结果中，寻求一个在所有样本(包括有标记样本和进行了标记指派的未标记样本)上间隔最大化的划分超平面。...两种算法的基本思想都十分的简单：约束k均值，在迭代过程中对每个样本划分类簇时，需要检测当前划分是否满足约束关系，若不满足则会将该样本划分到距离次小对应的类簇中，再继续检测是否满足约束关系，直到完成所有样本的划分

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上手python之字面量和注释

掌握字面量的含义什么是字面量字面量：在代码中，被写下来的的固定的值，称之为字面量常用的值类型 Python中常用的有6种值（数据）的类型类型描述说明数字（Number）支持整数（int...所以叫做字符的串 “123” “zzh” “cyt” Python中，字符串需要用双引号（"）包围起来被引号包围起来的，都是字符串如何在代码中写它们我们目前要学习的这些类型，如何在代码中表达呢？...注释注释的作用未使用注释代码使用注释的代码注释：在程序代码中对程序代码进行解释说明的文字。...注释的作用是？注释是代码中的解释型语句，用来对代码内容进行注解注释不是代码，不会被程序执行 2. 单行注释如何定义？...通过一对三个引号来定义("""注释内容""")，引号内部均是注释，可以换行多行注释一般对：Python文件、类或方法进行解释

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