supervised learning

阿新 • • 發佈：2018-12-29

CS 229 notes Supervised Learning

pmf ocm borde pem clu hex nts blog wid CS 229 notes Supervised Learning 標簽（空格分隔）：監督學習線性代數 Forword the proof of Normal equation and, b

[CVPR2015] Is object localization for free? – Weakly-supervised learning with convolutional neural networks論文筆記

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深度強化學習cs294 Lecture2: Supervised Learning of behaviors

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學習筆記之Supervised Learning with scikit-learn | DataCamp

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Strong Baselines for Neural Semi-supervised Learning under Domain Shift半監督學習

2018 ACL 論文 Strong Baselines for Neural Semi-supervised Learning under Domain Shift 不同資料集的遷移學習 MT-Tri方法在情感分析上（無監督域適應）超過DANN方法半監督學習結合了監督學習和無監督學

監督學習(Supervised learning)

定義符號 m:訓練樣本的數目 n：特徵的數量 x‘s：輸入變/特徵值 y‘s：輸出變數/目標變數 (x,y)：訓練樣本 ->(x(i),y(i)):訓練集，第i個訓練樣本，i=1,2..,m 監督學習定義：(口頭表達，非正式)我們給學習演算法一個數據集，這個資料集由“正確

機器學習與深度學習系列連載：第一部分機器學習（十三）半監督學習（semi-supervised learning）

在實際資料收集的過程中，帶標籤的資料遠遠少於未帶標籤的資料。我們據需要用帶label 和不帶label的資料一起進行學習，我們稱作半監督學習。 Transductive learning：沒有標籤的資料是測試資料 Inductive learning：沒有標

機器學習之監督學習supervised learning

分類與迴歸監督學習的問題主要有兩種，分別是分類classification和迴歸regression。分類：分類問題的目的是預測類別標籤class label，這些標籤來自預定義的可選列表。迴歸：迴歸任務的目的是預測一個連續值，也叫作浮點數floating-point nu

Supervised learning demo

監督學習案例規範假設函式: 使用h(hypothesis, 假設)表示輸入(input value): x 輸出(output value): y 引數(Parameters): \(\theta\) 房價的Size和Price的預測建立一個線性模型: \(h_\theta(x) = \thet

Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning

Introduction 主要思想是用通過使用一個在大量已標記資料上訓練過的模型在未標記資料上生成annotations，然後再將所有的annotations（已有的或者新生成的）對模型進行重新訓練。作者將其思想同 G. Hinton, O. Vinyals, and J

supervised learning

【GAN ZOO翻譯系列】Cat GAN：UNSUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CATEGORICAL GAN 用於監督和半監督學習的GAN

Jost Tobias Springenberg 弗萊堡大學 79110 Freiburg, Germany [email protected] 原文連結https://arxiv.org/abs

Self-Supervised Learning for Stereo Matching with Self-Improving Ability

首先呢，這是一個非監督演算法，因此它約束的方式就是左右一致性檢測，用warp來處理左右圖，詳見3.1。作者聲情並茂的講述自己就是不要gt。。網路結構五部分組成特徵提取交叉特徵向量融合 3D特徵匹配 soft-argmin 最後通過影象warp來做約束。特徵提取

Semi-supervised Learning ;半監督學習

1. 進入半監督學習 2. 半監督學習出現的原因？？？原因：收集樣本資料容易，但是給每個樣本打標籤成本就很高。 Collecting data is easy, but collecting “labelled” data is expensive. 3. 本篇

CSE 6363 - Machine Learning Homework MLE, MAP, and Basic Supervised Learning

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如何區分監督學習(supervised learning)和非監督學習(unsupervised learning)

如何區分監督學習(supervised learning)和非監督學習(unsupervised learning) 機器學習的常用方法中，我們知道一般分為監督學習和非監督學習。（當然還有半監督） l 監督學習：監督學習，簡單來說就是給定一定的訓練樣本（這裡一定要注意，這個

論文閱讀《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》

最好 ati 計算最重要的 non-rigid ssi local 模糊 trac 本文出自谷歌與普林斯頓大學研究人員之手並發表於計算機視覺頂會ECCV2018。本文首次提出了應用於主動雙目立體視覺的深度學習解決方案，並引入了一種新的重構誤差，采用自監督的方法來解決缺少g

[論文理解] Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN

# Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢復部落格更新，最近沒那麼忙了，記錄一下學習。 ## Intro 本文是一篇稍微偏理論的半監督學習的文章，通過證明一個能夠生成非目標分佈的、低樣本密度的樣本的生成器，對半監督學習的效果有很大的

【論文解讀】【半監督學習】【Google教你水論文】A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection

題記：最近在做LLL(Life Long Learning)，接觸到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好讀到了谷歌今年的論文，也是比較有點開創性的，淺顯易懂，對比實驗豐富，非常適合缺乏基礎科學常識和剛剛讀研不會寫論文的同學讀一讀，觸類旁通嘛。　　這篇論文思路等等也非常適合剛剛開始

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