数据监督学习

图数据的自监督学习介绍

自监督学习(Self-Supervised Learning,SSL)是一种很有前途的解决方案，它从无标记数据中挖掘有用的信息，使其成为图数据领域中一个非常有趣的选择。为什么自监督学习更适合图形数据?SSL有助于理解图形数据中存在的结构和属性信息，使用标记...

伪标签：教你玩转无标签数据的半监督学习方法

在本文中，作者将会展示一个名为伪标签的简单的半监督学习方法，它可以通过使用无标签数据来提高机器学习模型的性能。伪标签为了训练机器学习模型，在监督学习中，数据必须是有标签的。那这是否意味着无标签的数据对于诸如分类和回归之类...

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根据离散化的数据是用于非监督学习任务还是监督学习任务可以将离散化方法分为哪些方法？

数据缺失的坑，无监督学习这样帮你补了

无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？让我们来看以下两个例子：气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同...

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python中的数据离散化的无监督学习方法中的等宽法作用是什么呢？

主动学习介绍:尽可能减少数据的标注成本的一种半监督学习方法

主动学习可以通过迭代的方式来增加被标记的训练集，这样也使得它更接近监督学习，但花费的成本或时间却只是使用全部数据进行训练的一小部分。2.1 基于池的主动学习框架在基于池的主动学习框架中，训练数据来自于未被标记的数据池中，之后由...

非监督学习算法里面聚类产生的数据分组，怎样知道对象是有相似性还是相异性呢？

有监督相似性学习：基于相似问题数据的对称关系学习

然而，这也是一个关键的优势：它允许使用标记数据去自定义被分类的关系，没有监督就会陷入任何无监督算法恢复的默认关系中。用于对称分类的孪生网络 Quora和StackExchange数据集根据两个问题是否重复进行标记，这种关系既可交换也可传递的...

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