主动学习与半监督学习Active-learning and Semi-supervised learning
2009年12月3日
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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:
以上表述是我直接翻译过来的,因为都是一句话,所以说得不是很清楚,下面我用一个例子来具体解释一下。
其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题,即给定一些数据,判断每条数据属于哪些类,或者和其他哪些数据属于同一类等等。这样,如果我们上来就对这一堆数据进行某种划分(聚类),通过数据内在的一些属性和联系,将数据自动整理为某几类,这就属于非监督学习。如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别,并且有一部分数据(训练数据)已经标上了类标,我们通过对这些已经标好类标的数据进行归纳总结,得出一个 “数据–>类别” 的映射函数,来对剩余的数据进行分类,这就属于监督学习。而半监督学习指的是在训练数据十分稀少的情况下,通过利用一些没有类标的数据,提高学习准确率的方法。
铺垫了那么多,其实我想说的是,在wiki上对于半监督学习的解释是有一点点歧义的,这跟下面要介绍的主动学习有关。
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