
【機(jī)器學(xué)習(xí)】半監(jiān)督學(xué)習(xí)幾種方法
1.Self-training algorithm(自訓(xùn)練算法)
這個(gè)是最早提出的一種研究半監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法,也是一種最簡(jiǎn)單的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法.
2.Multi-view algorithm(多視角算法)
一般多用于可以進(jìn)行自然特征分裂的數(shù)據(jù)集中.考慮特殊情況(每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)表征兩個(gè)特征):每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)看成是兩個(gè)特征的集合,然后利用協(xié)同訓(xùn)練(Co-training algorithm)進(jìn)行處理.協(xié)同訓(xùn)練(co-training)算法,此類算法隱含地利用了聚類假設(shè)或流形假設(shè),它們使用兩個(gè)或多個(gè)學(xué)習(xí)器,在學(xué)習(xí)過程中,這些學(xué)習(xí)器挑選若干個(gè)置信度高的未標(biāo)記示例進(jìn)行相互標(biāo)記,從而使得模型得以更新。
Balcan and Blum (2006) show that co-training can be quite effective, that in the extreme case only one labeled point is needed to learn the classifier. Zhou et al. (2007) give a co-training algorithm using Canonical Correlation Analysis which also need only one labeled point. Dasgupta et al. (Dasgupta et al., 2001) provide a PAC-style th-eoretical analysis.
3.Generative Models(生成模型)
以生成式模型為分類器,將未標(biāo)記示例屬于每個(gè)類別的概率視為一組缺失參數(shù),然后采用EM算法來進(jìn)行標(biāo)記估計(jì)和模型參數(shù)估計(jì),此類算法可以看成是在少量有標(biāo)記示例周圍進(jìn)行聚類,是早期直接采用聚類假設(shè)的做法。EM算法的貪心本質(zhì)使其容易陷入局部極值,因此算法對(duì)初始值的選擇具有很強(qiáng)的依賴性.常用的解決方法是采用多組初值進(jìn)行重復(fù)運(yùn)算,并從中選擇最好的一組解,或者通過復(fù)雜的優(yōu)化算法(如分裂合并EM算法)獲取參數(shù)的優(yōu)化解.這些做法盡管降低了對(duì)初始值選擇的敏感性,但卻引入了過多的運(yùn)算負(fù)擔(dān)。
具體算法這里不說,我這里只說一下生成模型(Generative Models)和判別模型(Discriminative Models)的區(qū)別.
對(duì)于分類和聚類問題而言.①判別模型只關(guān)心類的決定邊界在哪里;生成模型關(guān)心的是類本身而非決定邊界.②判別模型只能判定數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于哪個(gè)類別,無法將過程描述出來;生成模型可以將過程描述.③生成模型可以得到判別模型;判別模型推不出生成模型.④判別模型估計(jì)的是條件概率分布(Conditional distribution);生成模型估計(jì)的是聯(lián)合概率分布(Joint probability distribution).
常見的判別模型有:Linear discriminate analysis, Support vector machines, Boosting, Conditional random fields, Logistic regression.
常見的生成模型有:Gaussian distribution, Gaussian mixture model, Multinomial distribution, Hidden Markov model, Na?ve Bayes, Latent Dirichlet allocation.
4.Transductive SVM(轉(zhuǎn)導(dǎo)SVM)
強(qiáng)調(diào)一點(diǎn),根據(jù)Vapnik的Statistical Learning Theory中提出統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中考慮兩種不同類型的推理:歸納推理(Inductive inference)和轉(zhuǎn)導(dǎo)推理(Transductive inference).轉(zhuǎn)導(dǎo)推理的目的是估計(jì)某一未知預(yù)測(cè)函數(shù)在給定興趣點(diǎn)上的值(而不是在該函數(shù)的全部定義域上的值).關(guān)鍵是,通過求解要求較低的問題,可以得到更精確的解.
傳統(tǒng)的推理方法是歸納-演繹方法,人們首先根據(jù)用已有的信息定義一個(gè)一般規(guī)則,然后用這個(gè)規(guī)則來推斷所需要的答案.也就是說,首先從特殊到一般,然后從一般到特殊.但是在轉(zhuǎn)導(dǎo)模式中,我們進(jìn)行直接的從特殊到特殊的推理,避免了推理中的不適定部分.
5.Graph-Based Algorithms(基于圖的算法)
是基于圖正則化框架的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,此類算法直接或間接地利用了流形假設(shè),它們通常先根據(jù)訓(xùn)練例及某種相似度度量建立一個(gè)圖,圖中結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)了(有標(biāo)記或未標(biāo)記)示例,邊為示例間的相似度,然后,定義所需優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)并使用決策函數(shù)在圖上的光滑性作為正則化項(xiàng)來求取最優(yōu)模型參數(shù)
Which method should I choose ?
This may be difficult in reality. Nonetheless we can try the following checklist: Do the classes producewell clustered data? If yes, EM with generative mixture models may be a good choice; Do the features naturally split into two sets? If yes, co-training may be appropriate; Is it true that two points with similar features tend to be in the same class? If yes, graph-based methods can be used; Already using SVM? Transductive SVM is a natural extension; Is the existing supervised classifier complicated and hard to modify? Self-training is a practical wrapper method.
Where can I learn more?
A: An existing survey can be found in (Seeger, 2001).
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