开发工具:
文件大小: 561kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：主动学习（Python）
如今，获取未标记的数据已经非常简单。 但是，获取标记数据确实是非常困难的任务。 主动学习是一个这样的框架，当您的数据有限而又需要更高的模型准确性时，该框架将为您提供帮助。 智能查询以识别信息最多的实例是主动学习的基本原理。 建立任何主动学习模型的关键因素是我们选择的确定性度量和我们应用的查询策略。
查询策略：
1.不确定性抽样
任何活跃的学习者在看到一组未标记的示例后，都会提取出最有用的示例，并提供相同的示例以进行标记。 首先，为每个示例计算衡量预测的有用性，然后根据有用性进行决策。 分类不确定性，分类余量和分类熵是modAL文档中针对基于主动学习池的采样和基于流的采样的三种内置度量，这是可以将实例发送到查询以评估度量有用性的不同方式。
基于池的采样
下面的示例使用基于池的采样展示了Active学习者在fetch_covtype数据集上的应用。 此处，与未标记数
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
