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沙龙
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回答
用于训练数据的生成标签的数学算法
machine-learning
、
training
当我们需要训练一个模型,但是训练数据集真的很小的时候,可能的方法是什么?(假设我们有大量的数据,只是没有多少数据被标记)但是,我想知道在不能使用snorkel包的情况下,有什么方法来标记更多用于培训的数据呢?这里能使用最大可能性估计吗?如何实施这样的算法,为培训数据贴上标签?谢谢!
浏览 0
提问于2018-05-23
得票数 2
1
回答
神经网络:如何利用弱/无
监督
数据来改进有
监督
网络?
deep-learning
、
neural-network
、
convolutional-neural-network
、
unsupervised-learning
、
supervised-learning
让我们考虑一下,我们已经为某些任务建立了一个完全
监督
的神经网络,例如在各种场景中定位一个对象。假设我们有一个正常的卷积神经网络(CNN)来进行全员
监督
的定位,因此这样的情况如下: |与此形成对照的是,通常存在大量弱标记或未标记的数据。尽管如此,我的问题是:如何利用弱标记数据集(即“对象”与“无对象”)或完全无标记的数据集来提高
浏览 0
提问于2016-11-04
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2
回答
什么是无
监督
学习
的
流形
?
machine-learning
、
neural-network
、
unsupervised-learning
Hinton博士关于机器
学习
中神经网络的讲座,在其中一次讲座中,他解释了无
监督
学习
的目标是什么。 我很难理解高维输入(如图像)在低维
流形
(或几个这样的
流形
)上或附近的位置。
浏览 0
提问于2020-01-06
得票数 2
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1
回答
自我
监督
学习
在ML中有哪些缺点?
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
image-classification
、
semisupervised-learning
、
self-supervised-learning
在过去的几年里,自我
监督
学习
一直在上升。与其他
学习
方法(如
监督
学习
和
半
监督
学习
)相比,它具有一定的优势,因为它不需要标记数据。 我想知道自我
监督
学习
是否有什么缺点,在什么方面
半
监督
学习
比它更好。
浏览 2
提问于2021-09-08
得票数 0
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1
回答
在NLP中,自我
监督
和
半
监督
有什么区别?
nlp
、
semi-supervised-learning
、
pretraining
GPT-1提到了
半
监督
学习
和非
监督
的预训练,但在我看来是一样的。更多的是,Dai和Le的“
半
监督
序列
学习
”也更像是自我
监督
学习
。那么他们之间的主要区别是什么呢?
浏览 0
提问于2021-05-27
得票数 1
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1
回答
对于分类/识别2D散点图形状,最合适的ML技术是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
recurrent-neural-network
、
pattern-recognition
我希望能够自动将输入散点图分类为一组有限的、预定义的二维散点图(见附图),如圆、十字、直线和曲线线-这样,给定任何新的散点图作为输入,系统就可以通过找到最接近的类别匹配来正确地对其进行分类。理想情况下,分类过程也应该是尺度、平移和旋转不变的。有没有人能建议一种合适的技术来训练和分类这样的二维模式?
浏览 0
提问于2017-08-02
得票数 0
2
回答
最近的邻居和KNN之间有什么区别?
machine-learning
、
recommender-system
、
k-nn
我正在
学习
制作推荐系统的教程,在那里我看到最近的邻居和KNN分类器是不同的。有人能解释一下,什么是最近的邻居,KNN之间有何不同?
浏览 0
提问于2021-04-26
得票数 5
1
回答
基于深度
学习
的多类特征提取
python
、
feature-extraction
我有一个时间序列数据集,我想使用BRNN或CNN -RNN ( python编程语言)提取它的特征。然后,我想从模型的隐藏层中提取特征。因为我希望每个类及其提取的特征稍后进行一些计算。
浏览 2
提问于2020-07-07
得票数 0
1
回答
半
无
监督
学习
machine-learning
、
clustering
、
matlab
给定包含n个向量的数据(m×1 )。我想根据距离对数据进行聚类。此外,数据中的每个向量都被标记为某个类别。我使用kmeans算法(在Matlab中)对数据进行聚类。我希望非集群将只包括一个类别的数据。有什么方法可以添加这个约束,或者任何算法可以这样做吗?谢谢!
浏览 0
提问于2022-03-02
得票数 1
1
回答
半
监督
学习
中的标签正确性概率
supervised-learning
、
unsupervised-learning
、
labels
、
semi-supervised-learning
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?
浏览 0
提问于2017-06-09
得票数 3
4
回答
为什么要积极地
学习
?
machine-learning
、
classification
、
semi-supervised-learning
机器
学习
可分为
监督
学习
、无
监督
学习
、
半
监督
学习
、分级
学习
、推荐系统等几个方面。有很多关于这方面的出版物,通常涉及大量的数学.在查阅文献时,我希望看到类似于自我训练 (
半
监督
学习
)的方法,在这种方法中,标签是根据分类器的边缘逐渐调整的。 我不认为这是来自该地区的从业者所做的,我无法浏览数学或找到一项关于PU
浏览 0
提问于2018-01-17
得票数 9
3
回答
异常检测需要什么样的
学习
?
监督
学习
,
半
监督
学习
还是非
监督
学习
?
unsupervised-learning
、
supervised-learning
、
anomaly-detection
、
semi-supervised-learning
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
1
回答
为什么标签不在孤立点检测算法中使用?
machine-learning
、
outlier
孤立点检测也称为无
监督
异常检测。更多解释: 如何知道数据点是否真的是一个没有标签的离群点?假设我们想预测一套房子的价格。
浏览 0
提问于2019-11-14
得票数 2
9
回答
AI领域无
监督
学习
有哪些难点?
人工智能
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 2011
提问于2018-05-31
2
回答
为一门新语言构建一个POS标记器
python
、
nlp
、
nltk
我是NLP的新手,我正在尝试为僧伽罗语建立一个POS标记器。在构建系统时有什么具体的步骤要遵循吗?
浏览 0
提问于2018-04-21
得票数 4
1
回答
回归的
半
监督
学习
regression
、
semi-supervised-learning
如何使用Label Propagation或其他任何方法进行
半
监督
学习
以进行回归?
浏览 0
提问于2018-11-04
得票数 1
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2
回答
如何对文件使用自动标签?
machine-learning
、
clustering
、
multilabel-classification
我的工作是把这1000份文件中的每一份贴在6个标签中的一个,这些标签是单词而不是数字。
浏览 0
提问于2018-11-01
得票数 0
1
回答
半
监督
滑雪板
学习
python
、
machine-learning
、
svm
、
outliers
我读过半
监督
学习
的LabelSpreading模型。当人工验证了足够数量的记录时,将OneClassSVM的分类输出输入到LabelSpreading模型并重新训练该模型是否可行?
浏览 3
提问于2015-03-27
得票数 1
1
回答
深度
学习
:如何处理丢失的标签值
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我需要使用深度
学习
将输入向量分类为10个类别(从0到9的数字)。为此,我有两个训练数据集:一个标记的(n=9000)和另一个未标记的(n=21000)。
浏览 32
提问于2019-05-24
得票数 2
3
回答
异常检测-机器
学习
的概念帮助
machine-learning
、
python
、
anomaly-detection
任何机器
学习
算法都有可能像这样。如果是这样的话,有人能建议这个想法可以使用什么算法吗? 还有一个问题:如果没有正确标签的欺诈性数据,而且我们只有交易信息,那么情况如何?
半
监督
学习
有效吗?有谁能为此提供良好的资源,同时也可以建议
半
监督
学习
或混合
监督
学习
可以用于异常/欺诈检测吗?
浏览 0
提问于2019-09-05
得票数 3
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