半監(jiān)督，監(jiān)督學習非監(jiān)督學習半監(jiān)督學習包含哪些算法

來源：整理時間：2023-08-27 10:58:59 編輯：智能門戶手機版

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1，監(jiān)督學習非監(jiān)督學習半監(jiān)督學習包含哪些算法
2，適合于多分類的半監(jiān)督學習算法有哪些
3，半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別
4，如何理解半監(jiān)督的樸素貝葉斯分類算法
5，半監(jiān)督學習的起源和發(fā)展歷程
6，半監(jiān)督學習的基本假設

1，監(jiān)督學習非監(jiān)督學習半監(jiān)督學習包含哪些算法

半監(jiān)督學習(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式識別和機器學習領域研究的重點問題，是監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習相結(jié)合的一種學習方法。半監(jiān)督學習使用大量的未標記數(shù)據(jù)，以及同時使用標記數(shù)據(jù)，來進行模式識別工作。當使用半監(jiān)督學習時，將會要求盡量少的人員來從事工作，同時，又能夠帶來比較高的準確性，因此，半監(jiān)督學習目前正越來越受到人們的重視。

監(jiān)督學習非監(jiān)督學習半監(jiān)督學習包含哪些算法

2，適合于多分類的半監(jiān)督學習算法有哪些

maxsoft作為logistics二分類的改進版，天生適合多分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(如bp神經(jīng)網(wǎng)絡，隨機權神經(jīng)網(wǎng)絡，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡等)；通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型，通過投票算法選擇概率最大的分類標簽；也可以通過聚類算法(KNN，kMeans等)等無監(jiān)督學習算法實現(xiàn)分類?；蛟S不太完善，歡迎補充。(機器學習算法與Python學習)

參考答案拿份報紙上廁所，俺是讀書人

適合于多分類的半監(jiān)督學習算法有哪些

3，半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別

聽他人說的：無監(jiān)督與監(jiān)督學習的區(qū)別在于一個無教學值，一個有教學值。但是，個人認為他們的區(qū)別在于無監(jiān)督學習一般是采用聚簇等算法來分類不同樣本。而監(jiān)督學習一般是利用教學值與實際輸出值產(chǎn)生的誤差，進行誤差反向傳播修改權值來完成網(wǎng)絡修正的。但是無監(jiān)督學習沒有反向傳播修改權值操作，當然這里只是說的是特征提取階段。

半監(jiān)督現(xiàn)在還算比較熱門的吧。相對于監(jiān)督，它需要的訓練數(shù)據(jù)少；相對于無監(jiān)督，效果更好。而且半監(jiān)督似乎也很符合人的學習方式。

半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別

4，如何理解半監(jiān)督的樸素貝葉斯分類算法

為了測試評估貝葉斯分類器的性能,用不同數(shù)據(jù)集進行對比實驗是必不可少的. 現(xiàn)有的貝葉斯網(wǎng)絡實驗軟件包都是針對特定目的設計的,不能滿足不同研究的需要. 介紹了用Matlab在BNT軟件包基礎上建構(gòu)的貝葉斯分類器實驗平臺MBNC,闡述了MBNC的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和主要功能,以及在MBNC上建立的樸素貝葉斯分類器NBC,基于互信息和條件互信息測度的樹擴展的貝葉斯分類器TANC,基于K2算法和GS算法的貝葉斯網(wǎng)絡分類器BNC. 用來自UCI的標準數(shù)據(jù)集對MBNC進行測試,實驗結(jié)果表明基于MBNC所建構(gòu)的貝葉斯分類器的性能優(yōu)于國外同類工作的結(jié)果,編程量大大小于使用同類的實驗軟件包,所建立的MBNC實驗平臺工作正確、有效、穩(wěn)定. 在MBNC上已經(jīng)進行貝葉斯分類器的優(yōu)化和改進實驗,以及處理缺失數(shù)據(jù)等研究工作

樸素貝葉斯分類器（naive bayes classifier）的樸素（naive）之處在于，其假設了各個特征之間是獨立的。以垃圾郵件分類器為例，如果訓練樣本中一半的垃圾郵件含有“促銷偉哥”字樣，另一半有“正品勞力士”，則樸素貝葉斯分類器認為，一個垃圾郵件同時含有“偉哥”和“勞力士”的概率是0.25。（只考慮“偉哥”和“勞力士”這兩個詞）只要是基於貝葉斯理論的分類器就可以叫貝葉斯分類器，樸素貝葉斯分類器的叫法是因為它是優(yōu)化過的一種運算性能高的算法（wikipedia 上的英語頁只給了樸素貝葉斯分類其的定義）。貝葉斯網(wǎng)絡是一種基於貝葉斯理論以 dag 形式描述全局概率分布的一種統(tǒng)計方法，不屬於分類器的一種，主要用於貝葉斯推斷。

5，半監(jiān)督學習的起源和發(fā)展歷程

SSL的研究歷史可以追溯到20世紀70年代，這一時期，出現(xiàn)了自訓練(Self-Training)、直推學習(Transductive Learning)、生成式模型(Generative Model)等學習方法。90年代，新的理論的出現(xiàn)，以及自然語言處理、文本分類和計算機視覺中的新應用的發(fā)展，促進了SSL的發(fā)展，出現(xiàn)了協(xié)同訓練(Co-Training)和轉(zhuǎn)導支持向量機(Transductive Support Vector Machine，TSVM)等新方法。Merz等人在1992年提出了SSL這個術語，并首次將SSL用于分類問題。接著Shahshahani和Landgrebe展開了對SSL的研究。協(xié)同訓練方法由Blum和Mitchell提出，基于不同的視圖訓練出兩個不同的學習機，提高了訓練樣本的置信度。Vapnik和Sterin提出了TSVM，用于估計類標簽的線性預測函數(shù)。為了求解TSVM，Joachims提出了SVM方法，Bie和Cristianini將TSVM放松為半定規(guī)劃問題從而進行求解。許多研究學者廣泛研究將期望最大算法(Expectation Maximum，EM)與高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)相結(jié)合的生成式SSL方法。Blum等人提出了最小割法(Mincut)，首次將圖論應用于解決SSL問題。Zhu等人提出的調(diào)和函數(shù)法(Harmonic Function)將預測函數(shù)從離散形式擴展到連續(xù)形式。由Belkin等人提出的流形正則化法(Manifold Regularization)將流形學習的思想用于SSL場景。Klein等人提出首個用于聚類的半監(jiān)督距離度量學習方法，學習一種距離度量。

6，半監(jiān)督學習的基本假設

SSL的成立依賴于模型假設，當模型假設正確時，無類標簽的樣例能夠幫助改進學習性能。SSL依賴的假設有以下三個：1)平滑假設(Smoothness Assumption)：位于稠密數(shù)據(jù)區(qū)域的兩個距離很近的樣例的類標簽相似，也就是說，當兩個樣例被稠密數(shù)據(jù)區(qū)域中的邊連接時，它們在很大的概率下有相同的類標簽；相反地，當兩個樣例被稀疏數(shù)據(jù)區(qū)域分開時，它們的類標簽趨于不同。2)聚類假設(Cluster Assumption)：當兩個樣例位于同一聚類簇時，它們在很大的概率下有相同的類標簽。這個假設的等價定義為低密度分離假設(Low Sensity Separation Assumption)，即分類決策邊界應該穿過稀疏數(shù)據(jù)區(qū)域，而避免將稠密數(shù)據(jù)區(qū)域的樣例分到?jīng)Q策邊界兩側(cè)。聚類假設是指樣本數(shù)據(jù)間的距離相互比較近時，則他們擁有相同的類別。根據(jù)該假設，分類邊界就必須盡可能地通過數(shù)據(jù)較為稀疏的地方，以能夠避免把密集的樣本數(shù)據(jù)點分到分類邊界的兩側(cè)。在這一假設的前提下，學習算法就可以利用大量未標記的樣本數(shù)據(jù)來分析樣本空間中樣本數(shù)據(jù)分布情況，從而指導學習算法對分類邊界進行調(diào)整，使其盡量通過樣本數(shù)據(jù)布局比較稀疏的區(qū)域。例如，Joachims提出的轉(zhuǎn)導支持向量機算法，在訓練過程中，算法不斷修改分類超平面并交換超平面兩側(cè)某些未標記的樣本數(shù)據(jù)的標記，使得分類邊界在所有訓練數(shù)據(jù)上最大化間隔，從而能夠獲得一個通過數(shù)據(jù)相對稀疏的區(qū)域，又盡可能正確劃分所有有標記的樣本數(shù)據(jù)的分類超平面。3)流形假設(Manifold Assumption)：將高維數(shù)據(jù)嵌入到低維流形中，當兩個樣例位于低維流形中的一個小局部鄰域內(nèi)時，它們具有相似的類標簽。流形假設的主要思想是同一個局部鄰域內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)具有相似的性質(zhì)，因此其標記也應該是相似。這一假設體現(xiàn)了決策函數(shù)的局部平滑性。和聚類假設的主要不同是，聚類假設主要關注的是整體特性，流形假設主要考慮的是模型的局部特性。在該假設下，未標記的樣本數(shù)據(jù)就能夠讓數(shù)據(jù)空間變得更加密集，從而有利于更加標準地分析局部區(qū)域的特征，也使得決策函數(shù)能夠比較完滿地進行數(shù)據(jù)擬合。流形假設有時候也可以直接應用于半監(jiān)督學習算法中。例如，Zhu 等人利用高斯隨機場和諧波函數(shù)進行半監(jiān)督學習，首先利用訓練樣本數(shù)據(jù)建立一個圖，圖中每個結(jié)點就是代表一個樣本，然后根據(jù)流形假設定義的決策函數(shù)的求得最優(yōu)值，獲得未標記樣本數(shù)據(jù)的最優(yōu)標記；Zhou 等人利用樣本數(shù)據(jù)間的相似性建立圖，然后讓樣本數(shù)據(jù)的標記信息不斷通過圖中的邊的鄰近樣本傳播，直到圖模型達到全局穩(wěn)定狀態(tài)為止。從本質(zhì)上說，這三類假設是一致的,只是相互關注的重點不同。其中流行假設更具有普遍性。

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