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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些？
半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些？
2020-07-14
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半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)，全稱Semi-Supervised Learning,類屬于機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)。在只有少量標(biāo)記樣本，大部分樣本都是無標(biāo)記的情況下，可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，根據(jù)無標(biāo)記樣本與標(biāo)記樣本間的相似度、以及無標(biāo)記樣本潛在的分布，這兩個(gè)核心思想，對(duì)無標(biāo)記的樣本進(jìn)行標(biāo)記。下面介紹一下半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類：

1 生成式方法

生成式方法(generative methods)是直接基于生成式模型的方法，這一方法是假設(shè)所有數(shù)據(jù)(無論是有標(biāo)記還是沒有標(biāo)記)都是由同一潛在的模型生成的。這個(gè)假設(shè)利用潛在模型的參數(shù)，將未標(biāo)記數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)目標(biāo)聯(lián)系起來，而未標(biāo)記數(shù)據(jù)的標(biāo)記能夠當(dāng)作模型的缺失參數(shù)，然后基于EM算法，進(jìn)行極大似然估計(jì)求解。生成式方法的重點(diǎn)在于生成式模型的假設(shè)，不同的模型假設(shè)會(huì)產(chǎn)生不同的方法。當(dāng)然這一方法的關(guān)鍵也就是這個(gè)模型假設(shè)必須是準(zhǔn)確的，也就是假設(shè)的生成式模型必須是與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相吻合的;不然利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)反而會(huì)降低泛化性能。生成式方法方法實(shí)現(xiàn)簡單，但是在實(shí)際應(yīng)用中，事先很難做出準(zhǔn)確的模型假設(shè)。

2半監(jiān)督支持向量機(jī)

半監(jiān)督支持向量機(jī)，Semi-Supervised Vector Machin，是支持向量機(jī)在半監(jiān)督學(xué)習(xí)上的推廣。在不考慮未標(biāo)記樣本的情況下，支持向量機(jī)試圖找到最大間隔劃分超平面;在考慮未標(biāo)記樣本的情況下，半監(jiān)督支持向量機(jī)試圖找到，能將兩類有標(biāo)記樣本區(qū)分開，并且穿過數(shù)據(jù)低密度區(qū)域的劃分超平面。低密度分隔(low-densityseparation)假設(shè)是聚類假設(shè)在考慮了線性超平面劃分后的推廣。TSVM是采用局部搜索的策略來進(jìn)行迭代求解，也就是首先使用有標(biāo)記樣本集訓(xùn)練出一個(gè)初始SVM，接著通過該學(xué)習(xí)器對(duì)未標(biāo)記樣本進(jìn)行打標(biāo)，這樣使得所有樣本都有了標(biāo)記，并基于這些有標(biāo)記的樣本重新訓(xùn)練SVM，之后再尋找易出錯(cuò)樣本不斷調(diào)整。

3協(xié)同訓(xùn)練(基于分歧的方法)

協(xié)同訓(xùn)練基于大量模型，讓每一個(gè)模型去尋找最有把握的樣本，并作為其他模型的訓(xùn)練樣本，這一互相學(xué)習(xí)、共同進(jìn)步的過程不斷迭代，直到兩個(gè)分裂期不再變化。不同的視圖、不同的算法、不同的數(shù)據(jù)、不同的參數(shù)都是產(chǎn)生差異的渠道。協(xié)同訓(xùn)練能夠通過將樣本集拆分成不同的子樣本集，并分別在子樣本集上訓(xùn)練模型，就會(huì)產(chǎn)生多個(gè)模型;也可以對(duì)樣本集建立不同的分類模型，通過各個(gè)模型決定樣本的置信度，與集成學(xué)習(xí)類似。

4圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)

5半監(jiān)督聚類

聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，為了利用現(xiàn)實(shí)任務(wù)中獲得的監(jiān)督信息，提出半監(jiān)督聚類(semi-supervised clustering)來利用監(jiān)督信息以獲得更好的效果。

聚類任務(wù)中獲得的監(jiān)督信息分兩種：1)有必連(must-link)和勿連(cannot-link)約束，必連是指樣本必屬于同一個(gè)簇，勿連是指樣本必不屬于同一個(gè)簇;2)含有少量的有標(biāo)記樣本。

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