【转导推理——Transductive Learning】的更多相关文章

【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.…

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. 归纳推理中的一个经典方法是贝叶斯决策,通过求解P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)/P(X)得到从样本X到类别Y的概…

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…

A brief introduction to weakly supervised learning（简要介绍弱监督学习）

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习…

论文阅读 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs

12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层,以有效地聚合时间-拓扑邻域特征,并学习时间-特征之间的相互作用.对于TGAT,本文采用自注意机制作为构建模块,并基于调和分析中的经典Bochner定理(又是没见过的定理QAQ)发展了一种新的函数时间编码技术. Conclusion 本文提出了一种新颖的时间感知图注意网络,用于…

[Machine Learning] Active Learning

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上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…

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…

Machine Learning and Data Mining（机器学习与数据挖掘）

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…

《Machine Learning - 李宏毅》视频笔记(完结)

https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49 https://www.bilibili.com/video/av65521101 因为之前有些基础,对于本视频课程的学习仅仅记录一些要点.目前只学习涉及深度学习和对抗攻击的部分. 1 Regression 通过Gradient Descent找到Loss Function的局部最优点.Gradient就是Loss Functio…

少标签数据学习：宾夕法尼亚大学Learning with Few Labeled Data

目录 Few-shot image classification Three regimes of image classification Problem formulation A flavor of current few-shot algorithms How well does few-shot learning work today? The key idea Transductive Learning An example Results on benchmark datasets…