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机器学习常识 14: 半监督学习
摘要 半监督学习强调的是一种学习场景 在该场景下 无标签数据可以协助带标签数据提升预测质量 1 基本概念 监督学习 训练数据都有标签 相应的任务为分类 回归等 无监督学习 训练数据都没有标签 相应的任务为聚类 特征提取 如 PCA 等 半监
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机器学习常识 3: 分类、回归、聚类
摘要 本贴描述分类 回归 聚类问题的基本概念 1 基本概念 机器学习常识 2 数据类型从输入数据的角度来进行讨论 这里从输出数据 或者目标的角度来讨论 分类是指将一个样本预测为给定类别之一 也称为该样本打标签 例 1 如果我去向那个女生表白
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机器学习常识 17: 多标签学习
摘要 多标签学习从标签个数上来扩展数据模型 进一步还有标签分布学习 1 基本概念 多标签学习在 机器学习常识 3 分类 回归 聚类 中简单提到过 这里列举出几个相关概念 一起来讨论下 将训练数据的标签表示为 Y mathbf Y Y 二分类
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