无监督学习

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

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。

机器学习领域的研究者和从业者，这份半监督学习教程将为你揭开这一技术的奥秘，带你领略如何利用有限的标记数据和大量的未标记数据提升模型性能。

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。

空手道俱乐部（Karate Club）是一个无监督学习的扩展库，专注于图形数据。它集成了最先进的方法，可用于节点和图级别的网络嵌入技术，并提供各种重叠和不重叠的社区检测方法。该框架涵盖了广泛的网络科学、数据挖掘、人工智能和机器学习领域，适用于多个会议、研讨会和期刊。新引入的图分类数据集可从相关资源获取。如果空手道俱乐部及其数据集对您的研究有帮助，请考虑引用相关文献。

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。

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。

Vanilla Temporal Pooling是由中国哈尔滨工业大学语音实验室的Jiqing Han和Shiwen Deng开发的一种音频信号无监督时序特征学习方法。该方法利用非线性支持向量回归(SVR)直接连接BoAW直方图序列与时间索引，有效地捕获任意持续时间的音频信号时间动态模型。此外，为了提升特征表示的信号重构能力，我们还嵌入了稀疏编码方法于传统的BoAW框架中。如果您对我们的研究感兴趣，请引用：@article{zhang:2018:temporal pooling, title={Unsupervised Temporal Feature Learning Based on Sparse Coding Embedded BoAW}, author={Liwen Zhang, Jiqing Han and Shiwen Deng}, conference={Interspeech}, year={2018}.

使用密集轨迹和转导学习，细节改进的Matlab代码介绍了一种无监督试管提取算法，用于从视频中提取动作。该方法已在Matlab R2015a上进行了Linux平台测试，并提供了该算法的Matlab实现。如果您认为此无监督试管提取方法对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献：@inproceedings{marian2015unsupervised, title={Unsupervised Tube Extraction Using Transductive Learning and Dense Trajectories}, author={Marian Puscas, Mihai and Sangineto, Enver and Culibrk, Dubravko and Sebe, Nicu}, booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision}, pages={1653--1661}, year={2015}. 该算法采用MIT许可证授权。

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。