Preguntas etiquetadas con semi-supervised

En el contexto del aprendizaje automático, ¿cuál es la diferencia entre aprendizaje sin supervisión aprendizaje supervisado y aprendizaje semi-supervisado? ¿Y cuáles son algunos de los principales enfoques algorítmicos a considerar?

27 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

En aras de la simplicidad, digamos que estoy trabajando en el ejemplo clásico de correos electrónicos no deseados / no deseados. Tengo un conjunto de 20000 correos electrónicos. De estos, sé que 2000 son spam, pero no tengo ningún ejemplo de correos electrónicos que no sean spam. Me gustaría predecir …

21 machine-learning  predictive-models  unsupervised-learning  supervised-learning  semi-supervised 

Estaba leyendo el informe de la solución ganadora de una competencia de Kaggle ( Clasificación de malware ). El informe se puede encontrar en esta publicación del foro . El problema era un problema de clasificación (nueve clases, la métrica era la pérdida logarítmica) con 10000 elementos en el conjunto …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

He estado buscando métodos de aprendizaje semi-supervisados ​​y he encontrado el concepto de "pseudo-etiquetado". Según tengo entendido, con pseudo-etiquetado tiene un conjunto de datos etiquetados, así como un conjunto de datos sin etiquetar. Primero entrena un modelo solo con los datos etiquetados. Luego usa esos datos iniciales para clasificar (adjuntar …

19 machine-learning  semi-supervised 

Por lo que he leído: Supervisión distante : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Quiero aprender (deducir) los pesos de los atributos para mi medida de disimilitud que puedo usar para la agrupación. Tengo algunos ejemplos de pares de objetos que son "similares" (deben estar en el mismo grupo), así como algunos ejemplos ( c i , d i ) de pares de objetos …

9 clustering  similarities  supervised-learning  semi-supervised 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning