半監督學習之self-training
一,半監督學習
半監督學習是一種介於監督式學習和無監督學習之間的學習正規化,我們都知道,在監督式學習中,樣本的類別標籤都是已知的,學習的目的找到樣本的特徵與類別標籤之間的聯絡。一般來講訓練樣本的數量越多,訓練得到的分類器的分類精度也會越高。但是在很多現實問題當中,一方面由於人工標記樣本的成本十分高昂,導致了有標籤的樣本十分稀少。而另一方面,無標籤的樣本很容易被收集到,其數量往往是有標籤樣本的上百倍。半監督學習(這裡僅針對半監督分類)就是要利用大量的無標籤樣本和少量的有標籤樣本來訓練分類器,解決有標籤樣本不足這個難題。
二,self-training
self-training可能是最早被提出來的半監督學習方法,最早可以追溯到Scudder(1965)。self-training相比其它的半監督學習方法的優勢在於簡單以及不需要任何假設。
上面是self-training的演算法流程圖,簡單解釋一下:
1,將初始的有標籤資料集作為初始的訓練集
2,利用
3,從
4,將
5,根據新的訓練集訓練新的分類器,重複步驟2到5直到滿足停止條件(例如所有無標籤樣本都被標記完了)
最後得到的分類器就是最終的分類器。
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