【归纳学习(Inductive Learning),直推学习(Transductive Learning),困难负样本(Hard Negative)】的更多相关文章

归纳学习(Inductive Learning),直推学习(Transductive Learning),困难负样本(Hard Negative)

归纳学习(Inductive Learning): 顾名思义,就是从已有训练数据中归纳出模式来,应用于新的测试数据和任务.我们常用的机器学习模式就是归纳学习. 直推学习(Transductive Learning): 也叫转导学习,指的是由当前学习的知识直接推广到指定的部分数据上.即用于训练的数据包含了测试数据,学习过程是作用在这个固定的数据上的,一旦数据发生改变,需要重新进行学习训练. Inductive Learning 对应于meta-learning(元学习),要求从诸多给定的任务和数据…

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

[重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .…

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

【Supervised Learning】 集成学习Ensemble Learning & Boosting 算法（python实现）

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法 不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f…

机器学习(Machine Learning)&amp;深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

主动学习——active learning

阅读目录 1. 写在前面 2. 什么是active learning? 3. active learning的基本思想 4. active learning与半监督学习的不同 5. 参考文献   1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习…

《A Survey on Transfer Learning》迁移学习研究综述 翻译

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要:   在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将…

【机器学习】转导推理——Transductive Learning

在统计学习中,转导推理(Transductive Inference)是一种通过观察特定的训练样本,进而预测特定的测试样本的方法.另一方面,归纳推理(Induction Inference)先从训练样本中学习得到通过的规则,再利用规则判断测试样本.然而有些转导推理的预测无法由归纳推理获得,这是因为转导推理在不同的测试集上会产生相互不一致的预测,这也是最令转导推理的学者感兴趣的地方. Transductive Learning:从彼个例到此个例,有点象英美法系,实际案例直接结合过往的判例进行判决.…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…