机器学习半监督学习实战指南

利用LASSO进行特征选择，并采用半监督方法训练K-最近邻、支持向量机、随机森林和神经网络之一。

什么是无监督学习 无监督学习的类型 聚类 降维 异常检测 无监督学习的应用 客户细分 模式识别 欺诈检测

探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究，重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明，通过引入半监督学习策略，可以显著提升遥感图像分类的性能，适用于各种实际应用场景。

在许多实际的数据挖掘应用中，例如网络分类和关键基因选择，未标记的训练示例容易获取，但标记的训练示例昂贵。近年来，基于半监督图的权重方法受到关注。提出了一种新的方法，将问题的标签信息融入目标函数，并使用测地距离作为数据点差异的度量。同时，将班级先验知识集成到算法中，解决了本地和全局一致性学习问题。实验结果显示，在UCI数据集上，我们的方法优于传统算法。

介绍了基于自适应拉普拉斯图修剪的半监督学习算法ALGT，详细讲解了如何使用libsvm MATLAB代码实现该算法。如果您需要使用我们的代码，请遵循引用要求。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略学习，适用于实时决策场景，例如机器人控制。 掌握这些算法将为您打开机器学习的大门，开启智能数据分析之旅。

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要学科，本书详尽地介绍了监督学习的各种方法，涵盖了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。每章以具体问题或实例为切入点，由浅入深地阐述思路，并提供必要的数学推导，帮助读者掌握统计学习方法的核心，从而掌握其应用。此外，书中还包括相关研究概述和少量习题，列出了主要参考文献，以满足读者进一步学习的需求。

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

无监督学习是一类强大的机器学习方法，其核心在于从无标签数据中学习内在结构和模式。常见的无监督学习技术包括： 聚类分析: 将数据点划分为不同的组，使得组内相似度高，组间相似度低。 主成分分析 (PCA): 一种降维技术，通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留数据的主要特征。 稀疏编码与学习: 通过学习一组基向量，将数据表示为这些基向量的稀疏线性组合，从而实现特征提取和降维。