Perguntas com a marcação «semi-supervised»

No contexto do aprendizado de máquina, qual é a diferença entre aprendizado não supervisionado aprendizado supervisionado e aprendizagem semi-supervisionada? E quais são algumas das principais abordagens algorítmicas a serem observadas?

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

Eu estava lendo o relatório da solução vencedora de uma competição Kaggle ( Classificação de malware ). O relatório pode ser encontrado nesta postagem do fórum . O problema era um problema de classificação (nove classes, a métrica era a perda logarítmica) com 10.000 elementos no conjunto de trens e …

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

Por uma questão de simplicidade, digamos que estou trabalhando no exemplo clássico de emails de spam / não spam. Eu tenho um conjunto de 20000 e-mails. Destas, sei que 2000 são spam, mas não tenho nenhum exemplo de email que não seja spam. Eu gostaria de prever se os 18000 …

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

Eu estive pesquisando métodos de aprendizado semi-supervisionados e me deparei com o conceito de "pseudo-rotulagem". Pelo que entendi, com a pseudo-rotulagem, você tem um conjunto de dados rotulados e um conjunto de dados não rotulados. Primeiro você treina um modelo apenas nos dados rotulados. Em seguida, você usa esses dados …

19 machine-learning  semi-supervised 

Pelo que li: Supervisão 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 label them …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Quero aprender (deduzir) os pesos dos atributos para a minha medida de dissimilaridade que posso usar para agrupar. Tenho alguns exemplos de pares de objetos que são "semelhantes" (devem estar no mesmo cluster), bem como alguns exemplos ( c i , d i ) de pares de objetos que "não …

9 clustering  similarities  supervised-learning  semi-supervised 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

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 

Minha pergunta é: como podemos usar dados de saída medidos parcialmente em um conjunto de treinamento? Isso é vago, então eu o concretizo em um conto caprichoso. Esquilos têm nozes, mas quantos? Configuração Existe um conjunto SSS de esquilos e um conjunto TTTde árvores na floresta. Esquilosi∈Ssi∈Ss_i \in S tem …

7 machine-learning  predictive-models  semi-supervised