监督信息

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |

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

在本篇文章中，我们将专注于大数据Spark ML机器学习的核心内容，涵盖监督学习和无监督学习的关键方法。主要涉及以下几种算法： 1. 分类算法 分类算法在监督学习中应用广泛，如逻辑回归和决策树，适用于对数据进行类别标记并进行准确预测。 2. 回归算法 回归算法帮助我们在监督学习中构建精确的预测模型，例如线性回归和支持向量机，尤其适用于数值预测。 3. 聚类算法 在无监督学习中，聚类算法用于将数据点分成组，如K-means和层次聚类，适用于数据分组和发现隐藏模式。 4. 推荐算法 推荐算法广泛应用于个性化推荐系统，通过分析用户行为数据生成个性化推荐，如协同过滤算法。 5. 频繁模式挖掘算法 此类算法用于挖掘数据集中频繁出现的模式，比如关联规则挖掘，有助于发现数据的潜在关联性。 该文章将为您详细介绍这些算法在Spark ML中的应用，提供深入的实战案例。

LCFV是一种向Fisher向量添加监督信息的方法。使用此方法，您可以通过计算变换矩阵来增强Fisher向量的表现。LCFV通过整合原始的Fisher向量和类标签来提升特征聚合效果。请注意，本包不包含计算Fisher向量的功能，您需要先准备好这些数据。有关详细信息和示例，请参阅我们在ICPR 2014年会议上的论文。

这段Matlab代码为监督式RBM训练提供了优秀的解决方案，能够有效评估和提升模型性能。

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。

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。

Matlab 代码实现了论文《用于半监督特征选择的简单策略》中提出的方法，该论文发表于《机器学习杂志》。 代码功能： semiIAMB.m：实现了 Semi-IAMB 算法，应用于 Markov Blanket 发现 IAMB (IAMB.m) 的切换过程，用于半监督场景中的假设检验。 semiMIM.m 和 semiJMI.m：实现了 Semi-MIM 和 Semi-JMI 算法，分别应用于特征选择方法 MIM (MIM.m) 和 JMI (JMI.m) 的切换过程，用于在半监督场景中对特征进行排名。 Tutorial_SemiSupervised_FS.m：教程，介绍如何在半监督学习环境中使用建议的特征选择方法。 引用： 如果使用此代码，请引用以下论文： Sechidis, K., & Brown, G. (2018). Simple strategies for semi-supervised feature selection. Machine Learning, 107, 1277–1298.

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}.