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监督算法概览(Python)

前言 前阶段时间梳理了机器学习开发实战的系列文章: 1、Python机器学习入门指南(全) 2、Python数据分析指南(全) 3、一文归纳Ai数据增强之法 4、一文归纳Python特征生成方法(全) 5、Python特征选择(全) 6、一文归纳Ai调参炼丹之法 现阶段的写作计划会对各类机器学习算法做一系列的原理概述及实践,主要包括无监督聚类、异常检测、监督算法、强化学习、集成学习等。 监督分类 监督分类算法的思想是通过大量的未标记样本帮助学习一个好的分类系统,代表算法可以划分为四类,包括生成式方法、判别式方法、监督图算法和基于差异的监督方法(此外还可扩展出监督深度学习方法, 监督回归 监督回归算法的思想是通过引入大量的未标记样本改进监督学习方法的性能,训练得到性能更优的回归器。现有的方法可以归纳为基于协同训练(差异)的监督回归和基于流形的监督回归两类。 三、监督分类算法(Python) 3.1 基于差异的方法 基于差异的监督学习起源于协同训练算法,其思想是利用多个拟合良好的学习器之间的差异性提高泛化能力。

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监督学习

此外,监督学习还可以进一步划分为纯监督学习和直推学习,两者的区别在于:前者假定训练数据集中的未标记数据并非待预测数据,而后者假定学习过程中的未标记数据就是待预测数据。 监督SVM 监督学习中的SVM试图找到一个划分超平面,使得两侧支持向量之间的间隔最大,即“最大划分间隔”思想。对于监督学习,S3VM则考虑超平面需穿过数据低密度的区域。 TSVM是监督支持向量机中的最著名代表,其核心思想是:尝试为 未标记样本找到合适的标记指派,使得超平面划分后的间隔最大化。 监督聚类 前面提到的几种方法都是借助无标记样本数据来辅助监督学习的训练过程,从而使得学习更加充分/泛化性能得到提升;监督聚类则是借助已有的监督信息来辅助聚类的过程。 下面主要介绍两种基于监督的K-Means聚类算法:第一种是数据集包含一些必连与勿连关系,另外一种则是包含少量带有标记的样本。

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    监督学习

    此时我们可以使用有监督的学习来看一下结果,再使用10%的有标注的数据集结合剩下90%的未标注的数据来使用监督学习的方法,我们希望监督学习的方法也能达到有监督学习的水平。 监督学习的应用 视频理解, 自动驾驶 医疗影像分割 心脏信号分析 监督前提假设 连续性假设(Continuity Assumption): 我们用一个分类问题来举例,当我们的Input是比较接近的时候 ;L指损失函数;G是生成器,监督学习可以用到生成式模型;D是判别器;C是分类器;H是熵,一般指交叉熵;E是期望;R是正则项,监督学习中一般指一致性正则,当然监督学习也可以使用传统的L1和L2正则; 监督学习最核心的其实就是它的损失函数,它一般包含三个部分,第一部分就是有监督的loss(supervised loss),第二部分就是无监督的loss(unsupervised loss)以及第三部分正则项 监督学习实施方法 监督学习模型可以分为五大方法,第一个是生成式模型,第二个是一致性损失正则,第三个是图神经网络,第四个是伪标签的方法,第五个是混合方法。

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    监督学习革命

    谷歌首席科学家发文阐述“监督学习革命”,想走出瓶颈先试试这个 没有大量的标注数据怎么办? 谷歌首席科学家,谷歌大脑技术负责人Vincent Vanhoucke说, 监督学习革命 已经来了。 监督学习历来是每个工程师走过的弯路,他们研究了监督学习,然后就回到那些已有的标注过的数据上。 另外,监督学习可不是白来的,而且用监督学习的方法往往不能像监督学习那样给出一个趋向同样的渐进,比如未标记的数据可能会引起偏差。 因此,一个典型的机器学习工程师在遇到监督学习的困境时的处理过程是这样的: 一切都很糟糕,我们不如试试监督学习。 等等,这篇文章的标题不是“安静的监督革命”吗? 一个有趣的趋势是,监督学习的前景可能正在改变,比如这样: 首先,如果这些曲线和人们的心理模型相符,用监督学习训练的效果就是数据越多,效果越好。

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    机器学习之有监督学习,无监督学习,监督学习

    文章目录 前言 有监督学习 无监督学习 监督学习 前言 机器学习是数据分析和数据挖掘的一种比较常用,比较好的手段从有无监督的角度,可以分为三类: 有监督学习 无监督学习 监督学习 有监督学习 用已知某种或某些特性的样本作为训练集 然后最终会有一个目标值的y,如果有y,我们就称之为有监督学习,我们就要使用有监督学习进行模型的构建,实际上我们在日常的业务当中能够多使用有监督学习就多使用有监督学习,比如说在有 x 1 , x 2 , 无监督学习 知道了有监督学习的定义了,无监督学习的定义也就出来了。在算法构建的过程中不考虑Y的值,只通过特征信息去归纳出一些新的规律出来,这个方法就称之为无监督学习。 有监督学习和无监督学习的区别就是一个有y,一个没有y。这是最简单的记忆方式。 监督学习 看上面有监督学习和无监督学习的定义,就是一有一无呗 意思就是用少量的有标注的样本和大量未标注的样本进行训练和分类,这样是有监督学习和无监督学习的结合。

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    监督学习做的更好:监督学习

    监督学习可以在标准的任务中实现SOTA的效果,只需要一小部分的有标记数据 —— 数百个训练样本。 在这个我们对半监督学习的探索中,我们会有: 监督学习简介。 什么是监督学习,它与其他学习方法相比如何,监督学习算法的框架/思维过程是什么? 算法:Semi-Supervised GANs。与传统GANs的比较,过程的解释,监督GANs的性能。 为什么监督学习会有如此大的需求,哪里可以应用。 监督学习介绍 监督学习算法代表了监督和非监督算法的中间地带。 监督学习允许我们操作这些类型的数据集,而不必在选择监督学习或非监督学习时做出权衡。 一般来说,监督学习算法在这个框架上运行: 监督机器学习算法使用有限的标记样本数据集来训练自己,从而形成一个“部分训练”的模型。 部分训练的模型对未标记的数据进行标记。

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    监督学习入门基础(一)

    导读最基础的监督学习的概念,给大家一个感性的认识。监督学习(SSL)是一种机器学习技术,其中任务是从一个小的带标签的数据集和相对较大的未带标签的数据中学习得到的。 监督式学习(SSL) ,正如其名称所示,介于两个极端之间(监督式是指整个数据集被标记,而非监督式是指没有标记)。监督学习任务具有一个标记和一个未标记的数据集。 监督学习,监督学习,无监督学习在标记数据上的差别可视化 为什么要关注监督学习在许多实际应用中,收集大的有标签数据集太昂贵或者不可行,但是有大量的无标签数据可用。 让我们举个例子来直观地看看监督学习的效果。 由不同的监督学习方法生成的决策边界 监督学习的任务举例CIFAR-10 — 它是由10个类的32×32像素的RGB图像组成的数据集,任务是图像分类。

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    监督学习、无监督学习以及监督学习详解

    相信大家在开始学习机器学习的入门时,首先接触的概念就是监督学习、无监督学习以及监督学习。在我们开始讲解之前,我们先回顾一下什么是机器学习(ML)? 监督学习 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的 过程,也称为监督训练或有教师学习。 可以这么说,比起监督学习,无监督学习更像是自学,让机器学会自己做事情,是没有标签(label)的。 监督学习 监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。 监督学习使用大量的未标记数据,以及同时使用标记数据,来进行模式识别工作。当使用监督学习时,将会要求尽量少的人员来从事工作,同时,又能够带来比较高的准确性,因此,监督学习正越来越受到人们的重视。

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    机器学习的未来:监督学习

    监督学习可以在标准的任务中实现SOTA的效果,只需要一小部分的有标记数据 —— 数百个训练样本。 在这个我们对半监督学习的探索中,我们会有: 监督学习简介。 什么是监督学习,它与其他学习方法相比如何,监督学习算法的框架/思维过程是什么? 算法:Semi-Supervised GANs。与传统GANs的比较,过程的解释,监督GANs的性能。 为什么监督学习会有如此大的需求,哪里可以应用。 监督学习介绍 监督学习算法代表了监督和非监督算法的中间地带。 监督学习允许我们操作这些类型的数据集,而不必在选择监督学习或非监督学习时做出权衡。 一般来说,监督学习算法在这个框架上运行: 监督机器学习算法使用有限的标记样本数据集来训练自己,从而形成一个“部分训练”的模型。 部分训练的模型对未标记的数据进行标记。

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    机器学习(二):有监督学习、无监督学习和监督学习

    四、监督学习(semi-supervised learning) 有监督学习和无监督学习的中间带就是监督学习(semi-supervised learning)。 从不同的学习场景看,SSL可分为四大类: 1 监督分类 监督分类(Semi-Supervised Classification):是在无类标签的样例的帮助下训练有类标签的样本,获得比只用有类标签的样本训练得到的分类器性能更优的分类器 2 监督回归 监督回归(Semi-Supervised Regression):在无输出的输入的帮助下训练有输出的输入,获得比只用有输出的输入训练得到的回归器性能更好的回归器,其中输出取连续值。 3 监督聚类 监督聚类(Semi-Supervised Clustering):在有类标签的样本的信息帮助下获得比只用无类标签的样例得到的结果更好的簇,提高聚类方法的精度。 4 监督降维 监督降维(Semi-Supervised Dimensionality Reduction):在有类标签的样本的信息帮助下找到高维输入数据的低维结构,同时保持原始高维数据和成对约束

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    机器学习中的有监督学习,无监督学习,监督学习

    在机器学习(Machine learning)领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 监督学习 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类。 监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。 三、监督学习 1、监督学习的基本思想是利用数据分布上的模型假设, 建立学习器对未标签样本进行标签。 监督学习就是在样本集S 上寻找最优的学习器。如何综合利用已标签样例和未标签样例,是监督学习需要解决的问题。 2、监督学习问题从样本的角度而言是利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,从概率学习角度可理解为研究如何利用训练样本的输入边缘概率 P( x )和条件输出概率P ( y | x )的联系设计具有良好性能的分类器

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    监督学习再次伟大!谷歌最新无监督数据增强研究,全面超越现有监督学习方法

    ---- 新智元报道 来源:GoogleAI 编辑:元子 【新智元导读】Google AI最新研究用无监督数据增强推进监督学习,取得令人瞩目的成果。 该方法超越了所有现有的监督学习方法,并实现了仅使用极少量标记样本即可达到使用大量标记样本训练集的精度。 在谷歌最近“用于一致性训练的无监督数据增强(UDA)”的研究中,证明还可以对未标记数据执行数据增强,以显著改善监督学习(SSL)。 谷歌的结果促进了监督学习的复兴,而且还发现3点有趣的现象:(1)SSL可以匹配甚至优于使用数量级更多标记数据的纯监督学习。(2)SSL在文本和视觉两个领域都能很好地工作。 UDA超越了所有现有的监督学习方法,所有这些方法都使用Wide-ResNet-28-2架构。在4000个示例中,UDA将完全监督设置的性能与50000个示例相匹配。

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    《机器学习》笔记-监督学习(13)

    章节目录 (一)未标记样本 (二)生成式方法 (三)监督SVM (四)图监督学习 (五)基于分歧的方法 (六)监督聚类 01 未标记样本 让学习器不依赖外界交互,自动地利用未标记样本来提升学习性能 ,就是监督学习(semi-supervised learning)。 监督学习可进一步划分为纯(pure)监督学习和直推学习(transductive learning),前者假定训练数据中的未标记样本并非待预测数据,而后者则假定学习过程中所考虑的未标记样本恰是待预测数据 03 监督SVM 监督支持向量机(Semi-Supervised Support Vector Machine,简称 S3VM)是支持向量机在监督学习上的推广。 于是,监督学就对应于“颜色”在图上扩散或传播的过程。由于一个图对应了一个矩阵,这使得我们能基于矩阵运算来进行监督学习算法的推到和分析。

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    深度监督学习方法总结

    为了解决这个问题监督学习 ( semi-supervised learning) 具有巨大实用价值。 根据系统的目标函数,有几种类型的监督系统,例如监督分类、监督聚类和监督回归。在本文中,我们主要回顾图像的单标签分类。 监督学习 以下部分根据图 2 中的分类总结了一些最重要的监督学习方法。 生成模型 GAN 是一种无监督模型。它包括一个在未标记数据上训练的生成模型,以及一个确定生成器质量的判别分类器。 换句话说,能够从数据分布P(x)生成数据的生成模型,必须学习可转移到目标为“y”的监督任务P(x|y)的特征。 监督 GANS GAN能够从未标记样本中了解真实数据的分布,这有利于SSL。 监督 VAE 变分自动编码器 (VAE) 结合了深度自动编码器和生成潜在变量模型。

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