【IM】關於半監督學習的理解
基於流形假設的半監督學習：假定輸入概率密度p(x)和條件概率密度p(y|x)之間具有某種關聯，估計p(x)輔助對p(y|x)的估計以提升精度。流形假設，即輸入資料只出現在某個流形上，輸出則在該流形上平滑變化。
拉普拉斯正則化是把輸入資料在流形上進行函式平滑的半監督學習演算法，結合拉普拉斯矩陣(L=D-W)和圖論來解釋，通過從有標籤的接點向沒有標籤的接點傳播標籤，相互連線的接點(樣本群)可以實現標籤的共享。
拉普拉斯正則化學習，可理解為沿著輸入樣本的流形計算路徑距離（圖論中為最短路徑），基於樣本間的最短路徑來求解其分類面，利用這樣的方法，可以把各個聚類中的所有樣本，都歸類到相同的類別中。
理解拉普拉斯矩陣及其圖論解釋是重要。
相關推薦
【IM】關於整合學習Bagging和Boosting的理解
整合學習在各大比賽中非常流程，如XGboost、LGBM等，對其基學習器決策樹及其剪枝等，可參考： https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/54861274 整合學習可參考： https://blog.csdn.net/
【IM】關於稀疏學習和魯棒學習的理解
主要是理解L1和L2正則化，魯棒學習中也是圍繞L1殘差和L2方差損失來提出模型。關於魯棒學習，對於異常值的魯棒性有兩方面：一是對現有樣本中異常點的魯棒性；二是對新增異常點的魯棒性。 關於L1和L2正則化，參考如下博文理解： https://blog.csdn.net/fjssharpsw
機器學習【三】無監督學習-聚類演算法-Kmeans
1.K-meansK-means，屬於無監督學習。即輸入資料沒有標籤y，經過一些演算法後，找到標籤y。聚類的目的就是找到每個樣本潛在的標籤y，並將同類別的樣本放到一起。k-means聚類：就是把n個點（可以是樣本的一次觀察或一個例項）劃分到k個聚類中，使得每個點都屬於離他最近
【IM】關於半監督學習的理解
基於流形假設的半監督學習：假定輸入概率密度p(x)和條件概率密度p(y|x)之間具有某種關聯，估計p(x)輔助對p(y|x)的估計以提升精度。流形假設，即輸入資料只出現在某個流形上，輸出則在該流形上平滑變化。 拉普拉斯正則化是把輸入資料在流形上進行函式平滑的半監督學習演算法，結合拉普拉斯矩陣(L
【GCN】圖卷積網路的半監督學習脈絡
1、入門： 知乎回答：從CNN到GCN的聯絡與區別——GCN從入門到精（fang）通（qi） 2、論文閱讀： 論文地址：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 論文翻譯1：圖卷積神經網路的半監督
【GAN ZOO翻譯系列】Cat GAN：UNSUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CATEGORICAL GAN 用於監督和半監督學習的GAN
Jost Tobias Springenberg 弗萊堡大學 79110 Freiburg, Germany [email protected] 原文連結https://arxiv.org/abs
【平價資料】GAN用於半監督學習
Salimans, Tim, et al. “Improved techniques for training gans.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 概述
【半監督學習】MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch
半監督學習（Semi-Supervised Learning，SSL）的 SOTA 一次次被 Google 重新整理，從 MixMatch 開始，到同期的 UDA、ReMixMatch，再到 2020 年的 FixMatch。 目錄Consistency RegularizationEntropy Minim
【論文解讀】【半監督學習】【Google教你水論文】A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection
題記：最近在做LLL(Life Long Learning)，接觸到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好讀到了谷歌今年的論文，也是比較有點開創性的，淺顯易懂，對比實驗豐富，非常適合缺乏基礎科學常識和剛剛讀研不會寫論文的同學讀一讀，觸類旁通嘛。 這篇論文思路等等也非常適合剛剛開始
【機器學習】1 監督學習應用與梯度下降
例如 tla ges 機器 fprintf lns 找到 輸入 style 監督學習 簡單來說監督學習模型如圖所示 其中 x是輸入變量 又叫特征向量 y是輸出變量 又叫目標向量 通常的我們用（x,y）表示一個樣本 而第i個樣本 用（x（i），y（i））表示 h是輸出函
【IM】關於聚類評價演算法的理解
譜聚類是基於拉普拉斯特徵對映的k近鄰聚類，matlab程式碼如下： >> n=500;c=2;k=10;t=randperm(n);a=linspace(0,2*pi,n/2)'; >> x=[a.*cos(a) a.*sin(a);(a+pi).*cos(a) (a
【IM】關於支援向量機分類的理解
支援向量機分類的理解核心就是核方法以及二次規劃最優求解。 SVM相關博文： https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79965283 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article
【IM】關於引數模型和核模型的理解
學習模型按照引數與維度還是樣本相關，可分為引數模型（引數與維度相關）和核模型（引數與樣本相關）。 對於核模型的核方法或核函式說明有如下博文，參考《圖解機器學習》理解如下兩頁。 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/8166
【IM】從貝葉斯角度理解生成式和判別式及引數估計方法
生成式和判別式及引數估計方法，綜合如下博文，參考《圖解機器學習》一書，有如下兩頁理解。 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79297306 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/art
【習題集四】無監督學習和強化學習
1. 監督學習的EM演算法 EM for Supervised Learning 我們曾推導過針對無監督學習的EM演算法，，其中，我們將p(x)表示為，其中z是隱含引數 下面我們將嘗試將EM演算法應用於監督學習模型，並討論“混合線性迴歸Mixture of Linear R
【ML演算法】無監督學習——K-means聚類
前言 這一系列文章將介紹各種機器學習演算法，部分演算法涉及公示推導，我的部落格中有另一個板塊介紹基於python和R實現各種機器學習演算法，詳情見置頂的目錄。 K-means演算法 聚類演算法是一種無監督的機器學習演算法，通過距離測度實現樣本點的歸類，
【開源】OSharp框架學習系列（1）：總體設計及系列導航
正是 html 組織 內聚性 權限 是什麽 enc 3-0 分發 OSharp是什麽？ OSharp是個快速開發框架，但不是一個大而全的包羅萬象的框架，嚴格的說，OSharp中什麽都沒有實現。與其他大而全的框架最大的不同點，就是OSharp只做抽象封裝，不做實現。依賴註
監督學習，無監督學習和半監督學習
思想 learn 尋找 很多 ear 目標 dsm 工作 變量 概念：監督學習、無監督學習與半監督學習 監督學習 ： supervised learning 無監督學習 ： unsupervised learning 半監督學習 ： semi-supervised le
【轉載】.NET Remoting學習筆記（一）概念
leg false 情況下 system 版權 while 對象模式 無需 new 目錄 .NET Remoting學習筆記（一）概念 .NET Remoting學習筆記（二）激活方式 .NET Remoting學習筆記（三）信道 背景 自接觸編程以來，一直聽過這個名
【轉載】.NET Remoting學習筆記（三）信道
star fig cati 服務端 pro net string spa 處理類型 目錄 .NET Remoting學習筆記（一）概念 .NET Remoting學習筆記（二）激活方式 .NET Remoting學習筆記（三）信道 參考：♂風車車.Net .NET Fra