Semi-supervised Learning本章主要讲述了半监督学习的原理及实现方法。1.半监督学习了解半监督学习之前需要首先知道监督学习（Supervised Learning）的概念，监督学习指训练样本都是带标签的。然而在现实中，数据数据是容易的，但是收集到带标签的数据却是非常昂贵的。半监督学习指的是既包含部分带标签的数据也有不带标签的数据，通过这些数据来进行学习。直推学习（Transdu
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2023-09-15 20:40:23
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# Python实现半监督学习
近年来，半监督学习（Semi-Supervised Learning）已成为机器学习领域的重要研究方向。与传统的监督学习和无监督学习不同，半监督学习利用了大量未标记数据和少量标记数据的结合，从而提高模型的学习效率和准确性。本文将通过Python代码示例，介绍如何实现基本的半监督学习。
## 半监督学习的概念
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方
监督（supervised）= 标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。至于半监督学习，就是一半（一点点）数据有标签，一半（极其巨大）数据没标签。——简单一句话答案。首先从学习（learn）这个概念开始解释，所谓学习，就是闻一知十。（正经回答在最后）例如学数学，小学老师会先给大量训练，让人学会解题方法。之后面对考试的时候出现
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2023-12-23 20:10:03
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Semi-Supervised Learning半监督学习（二） 介绍 在上篇文章中我们介绍了关于统计机器学习和半监督学习的一些基本概念。在这篇文章中，我们仍着重带读者更深入地了解半监督学习基础，了解半监督学习的常用方法，模型假设，并且通过实例带读者去理解半监督学习的过程。难度依然较基础，但是相信读完这篇文章，你会对半监督学习是什么有完整的把握。半监督学习方
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2023-07-04 20:26:50
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《Python机器学习基础教程》笔记一、监督学习的分类监督学习主要有两种：分类与回归。分类问题的目标是预测类别标签，回归任务的目标是预测一个连续值。二、一些术语解释泛化：从训练集中学习出的模型应用到测试集上的能力过拟合：模型在训练集上表现良好，在测试集上表现不好欠拟合：模型在训练集和测试集上表现均不好特征工程：对已有特征做运算，导出新特征（例如，两个特征的积作为新特征）方法链：在一行代码中完成几个
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2023-10-16 06:53:40
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一、半监督学习1-1、什么是半监督学习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，就是半监督学习（semi-supervised learning）。要利用未标记样本，必然要做一些将未标记样本所揭示的数据分布信息与类别标记相联系的假设。假设的本质是“相似的样本拥有相似的输出”。半监督学习可进一步划分为纯（pure）半监督学习和直推学习（transductive learning），
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2024-08-21 10:51:57
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## 半监督学习算法的简介与python实现
在机器学习中，半监督学习算法是一种介于监督学习和无监督学习之间的方法。与监督学习只利用标记数据（有输入和输出对应）不同，半监督学习利用了标记数据和未标记数据来进行模型训练。通过利用未标记数据的信息，半监督学习可以更好地提高模型的准确性和泛化能力。
### 半监督学习算法的原理
半监督学习算法的原理可以概括为以下几个步骤：
1. 利用标记数据进行
原创
2024-01-29 10:33:41
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# 理解半监督学习以及实现步骤
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式，通常用于标注数据稀缺的情况。下面我们将逐步讲解如何用Python实现半监督学习。
## 整体流程
以下是实现半监督学习的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|------
原创
2024-09-30 05:27:06
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1、几种监督方式（待完善） 监督，无监督，半监督，弱监督，多示例，迁移学习！ 监督学习：多是分类问题，数据与标记有一一对应的关系 半监督学习：大量未标记数据和少量标签数据， 弱监督学习：不完全监督：只有一部分训练数据具备标签；不确切监督：训练数据只具备粗粒度标签；例如，在药物活性预测 [40] 的问题中，其目标是建立一个模型学习已知分子的知识，来预测一个新的分子是否适合制造一种特定药物。一个分子可
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2024-04-15 12:57:08
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文章目录半监督学习生成式方法半监督SVM基于分歧的方法图半监督学习半监督聚类 半监督学习 在真实应用场景中，训练样本集的数目通常会很大。但是都是未标记数据，特别是在一些跨领域行业中，比如医疗，工业。对样本的分析都需要专业人才，甚至高精尖的人才来确定标记。而这些人肯定是不可能给你长时间的打标记的。那么半监督学习就是想利用小部分的标记数据，再加上大量未标记样本来进行推理和判断。之前描述的监督学习和无
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2024-04-16 16:32:08
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# 使用 PyTorch 实现半监督学习
半监督学习是一种利用有限的标注数据和大量未标注数据进行模型训练的方法。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，适合实现这种类型的学习。本文将引导你实现一个简单的半监督学习的流程，并详细解释每一步。
## 步骤概述
在进行半监督学习时，我们可以将整个工作流程划分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|--
# 半监督学习与PyTorch实现
## 引言
在机器学习的众多分支中，半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）是一种结合了有标签和无标签数据的学习方法。它可以在有限的标注数据的情况下，显著提高模型的性能。这篇文章将介绍半监督学习的基本概念，并展示如何用PyTorch实现一个简单的半监督学习模型。
## 半监督学习是什么？
半监督学习是在有标签的数据集（通常
半监督学习 适用于在训练数据上的一些样本数据没有贴上标签的情况。 sklearn.semi_supervised 中的半监督估计,
原创
2022-11-02 09:56:08
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半监督学习 事实上，未标记样本虽然未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独立同分布采样而来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建立模型将有很大的益。下图给出了一个直观的例子，若仅基于图中的一个正例和一个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，大体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标
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2018-10-26 20:21:00
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监督学习：给小朋友一本有课后答案的习题册，让小朋友自己做题，并自己校对答案；无监督学习：比如参加一些开放性的竞赛（比如：数学建模竞赛），出题人只给出题目。参赛者，需要根据题目找出结构和规则，才能解题。（在没有老师的情况下，学生自学的过程。学生在学习的过程中，自己对知识进行归纳、总结。无监督学习中，类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。要回答的问题是“从数据X中能发现什么”。）半监督学习：家教，家
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2024-05-20 17:25:14
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作者丨kid丶@知乎编辑丨极市平台导读本文介绍了一篇中稿CVPR2021的工作，关于半监督场景下的长尾分布问题。论文作者通过FixMatch模型实验发现对于样本数目非常少的点，虽recall非常的差，但是precision却很高。于是提出了对打上伪标签的数据根据类别多少来进行采样的框架。CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for I
概念：监督学习、无监督学习与半监督学习监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：用一部分已知分类、有标记的样本来训练机器后，让它用学到的特征，对没有还分类、无标记的样本进行分类、贴标签。一句话概括：  
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2024-07-29 22:14:03
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监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)，怎么区分呢？这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。一、我们可以用一个例子来扩展首先看什么是学习（learni
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2024-05-27 16:32:58
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翻译 | 王柯凝出品 | Python大本营（ID：pythonnews）【导读】对于人工智能和机器学习来说，目前有很多种可以实
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2023-12-20 16:47:56
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From AI and some articles. 监督学习是机器学习的一种基本类型，它使用已标记（labeled）的数据集来训练算法，以识别模式并预测新数据的结果。在已标记的数据集中，每个输入数据都对应一个正确的输出标签，就好比一个学生在有老师指导的情况下学习。 运作原理 准备已标记数据：首先， ...
