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搜索资源列表

  1. 半监督学习综述(a survey of semi-supervised learning)

  2. 一篇数据挖掘课的作业论文。 关于半监督学习方面的综述性文章。 所参考文献在2009年以前。 目前这方面的中文文献相对较少，希望我的这篇作业能对有兴趣做这方面研究的朋友有所帮助，其中错误之处还请大家多多指出。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-28
    • 文件大小：536576
    • 提供者：klrxbest

  1. 半监督学习中的协同训练风范*

  2. 利用未标记示例的主流学习技术主要有三大类[Zhou06]，即半监督学习（semi-supervised learning）、直推学习（transductive learning）和主动学习（active learning）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-01
    • 文件大小：409600
    • 提供者：l546753716

  1. introduction to semi-supervised learning（半监督学习）

  2. Xiaojin Zhu and Andrew B. Goldberg 写的半监督学习入门级教程，对从事半监督学习研究的学生有帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zzk2001

  1. 神经网络有监督学习说明+代码

  2. 神经网络有监督学习 异或函数 反向传播的工作原理 RecognizeIt——鼠标手势的识别 一些有用的技术和技巧 监督学习的应用

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：libo2009398

  1. 数据集-可用于二分类监督学习

  2. 该数据集前8行用于描述数据信息，后面的每一行为一个样本，一行有4列，前三列为特征，最后一列为对应数据标签。该数据集可用于监督学习。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-12-12
    • 文件大小：53248
    • 提供者：geniusluzh

  1. 基于图的半监督学习算法

  2. 对于学习机器学习算法中的半监督学习算法有一定的帮助。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2015-12-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jjjxcz

  1. 从希尔伯特 － 施密特独立性中学习的 多标签半监督学习方法

  2. 该文章基于希尔伯特－施密特独立性提出了一种新的半监督学习方法。有相关的专业人员可以参考。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-17
    • 文件大小：165888
    • 提供者：youngae

  1. 半监督学习中的协同训练风范*

  2. 在传统的监督学习中，学习器通过对大量有标记的（labeled）训练例进行学习，从而建立模型用于预测未见示例的标记。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：275456
    • 提供者：u011787439

  1. 监督学习训练集+测试集+停用词

  2. 监督学习的训练集+测试集+停用词。可以直接下载。数据集中有四个分类，每个1000+个。停用词是哈工大停用词。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-20
    • 文件大小：979968
    • 提供者：qq_28626909

  1. 有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测

  2. 有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测的Matlab程序代码 本资源仅供学习交流，侵删

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：176128
    • 提供者：qq_39577128

  1. 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法研究_王耀侦

  2. 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法研究_王耀侦.caj

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：cjhhn

  1. 半监督学习

  2. 深度学习分为三种学习：有监督学习、无监督学习和半监督学习，这是关于半监督学习的知识讲解。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：tutuliangliang

  1. 视频中动作识别与定位的自步弱监督学习

  2. 视频中动作识别与定位的自步弱监督学习，杨旻，盖程鹏，对于仅有动作标签而缺少标签时序位置信息的视频进行弱监督学习是一项极具挑战的任务。为了进一步提高动作识别和定位的准确率，本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-31
    • 文件大小：712704
    • 提供者：weixin_38689922

  1. 自监督学习教程（来源于牛津大学&DeepMind）

  2. 自监督学习是一个很有前途的替代方法，其中开发的代理任务允许模型和代理在没有明确监督的情况下学习，这有助于对感兴趣的任务的下游性能。自监督学习的主要好处之一是提高数据效率:用较少的标记数据或较少的环境步骤(在强化学习/机器人技术中)实现可比较或更好的性能。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：syp_net

  1. 有监督学习和无监督学习的比较

  2. 有监督学习和无监督学习的比较，主要是用于金融方面的预测

  3. 所属分类：金融

  1. 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 决策树基本知识及python代码实现——利用sklearn

  2. 利用决策树进行分类，使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章： 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38536716

  1. 谷歌Hinton团队最新力作：让ImageNet无监督学习的指标提升了 7-10%，可媲美有监督学习的效果

  2. 如今，ImageNet上图像识别精度的性能提升通常一次只有零点几个百分点，而来自谷歌研究人员的最新研究，如图灵奖获得者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）已经将无监督学习的指数提高了7-10%，甚至可以与有监督学习的效果相媲美。 Geoffrey Hinton领导的研究小组最近提出的无监督SimCLR方法立即引起广泛关注： Geoffrey Hinton表明SimCLR是一种简单明了的方法，它允许人工智能在没有类标记的情况下学习可视化表示，并能达到有监督学习的精度。本文作者指出，在I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：714752
    • 提供者：weixin_38683848

  1. 有监督学习方法的链路权重预测及其在Yelp分层网络中的应用

  2. 有监督学习方法的链路权重预测及其在Yelp分层网络中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：924672
    • 提供者：weixin_38726186

  1. 有监督联想型人工神经网络优化算法的归纳与应用

  2. 归纳了有监督学习联想人工神经网络的一般算法，提出其优化算法。详细分析Hebb规则和仿逆规则，并对这两种规则进行全面对比。研究了有监督学习联想人工神经网络的一般算法，指出算法中的两个分支点，从而确定仿逆规则在一定程度上优于Hebb规则。介绍了Hamming距离的概念，提出两向量相似度的概念。总结了有监督学习联想人工神经网络的优化算法。利用此优化算法对数字符号图像识别问题进行仿真研究，研究结果以数据表示。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38681082

  1. [机器学习]监督学习技巧整理

  2. 本文来自机器学习之旅，文章中简单的介绍了监督学习的思路及流程，子模块可以有哪些？如何组合子模块？等相关方面内容。 去年年末的那段时间里，看了很多天池大赛里面得高分的选手的算法思路，大概总结了有监督学习中的一些核心流程及重要细节：featureprocessingtricks 这个是老生常谈的问题，但是我还是看到了一些不错的点，比如根据highimportancefeature剔除高度缺失

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：540672
    • 提供者：weixin_38706782
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