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     一、引言 在现实生活中,有许多只有正样本和大量未标记样本的例子。这是因为负类样本的一些特点使得获取负样本较为困难。比如: 负类数据不易获取。 负类数据太过多样化。...因此,有研究人员开始关注PU Lea...

PU learning

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     PU learning postive learning ,仅有正样本情况下的学习。其应用范围: Retrieval(检索) Inlier-based outlier detection. One-vs-rest classification. 负样本太过分散而不能标注 目前有两种解决方法 ...

     PU Learning(Positive-unlabeled learning)是半监督学习的一个研究方向,指在只有正类和无标记数据的情况下,训练二分类器,伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)的刘兵(Bing Liu)教授和日本理化研究所的杉山将...

     PU learning 背景 PU learning(positive-unlabeled learning),即我们只有正样本和未标注的样本,以此进行分类学习。 其可在以下几个领域内应用: 检索 从大量无标注的样本中选取特定的样本,比如人脸标注 异常...

     PU learning 背景 PU learning(positive-unlabeled learning),即我们只有正样本和未标注的样本,以此进行分类学习。 其可在以下几个领域内应用: 检索 从大量无标注的样本中选取特定的样本,比如人脸标注 异常检测...

     Positive-unlabeled learning 什么是半监督学习 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能,就是半监督学习(semi-supervised learning)。 要利用未标记样本,必然要做一些将未标记样本所揭示的...

     原本是02年提出的一个算法,但是到去年8月份,关于PU learning 的博客介绍都很少(可参考性很差),前几天做毕设,忽然欣喜地发现这半年里陆续出现了几篇关于该算法的文章,挺不错,和大家分享一下。 1.去年我只...

     (1)问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档。通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 【即想要精确分类U或测试集中...

     论文:Detecting positive and negative deceptive opinions using PU-learning PU-learning是一种只有正样本的半监督的二分类器。在实际工程应用中,有时候我们会遇到只有正样本而没有负样本的分类任务,或者说负...

     论文:Detecting positive and negative deceptive opinions using PU-learning PU-learning是一种只有正样本的半监督的二分类器。在实际工程应用中,有时候我们会遇到只有正样本而没有负样本的分类任务,或者说负...

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