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我有几千个样本，它们已经被标记为"A“或"Not A”。每个样本都分配了0-n个类别。我的方法是将样本分成两组，一组包含所有标记为"A“的样本，另一组包含所有”非A“的样本。然后，我根据每个类别在两个集合中的出现次数(“非A”中的#次/( "A“中的#次+”非A“中的#次))计算错误率。然后对这些数据进行升序排序(根据错误率)。
因此，现在的挑战是找出这
浏览 9提问于2017-01-30得票数 3
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例如，如果我们有20个输入和4个输出，而我没有真正的标签，这是否类似于回归？这个澄清里面有什么不对？更多的说明:此外，我有一个dqn (一个深入学习结构的Q-学习方法)！不幸的是，我没有最理想的答案！我正在寻找一种方法来比较我的结果，也许我可以用一个联合国/监督的学习方法来比较，而不是DNN！例如，您可以在没有隐藏层的情况下放置一个DNN，因为它的行为类似于线性回归，那么您可以将
浏览 0提问于2018-08-31得票数 6
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对于建立无监督学习的支持向量机(SVM)的所有步骤，我都很难实现。我的数据集是标记的，但为了教育目的，我正在学习无监督的方法，特别是如何以无监督的方式使用支持向量机。我的问题是，对于无监督学习，我是否需要Xtrain、Xval和CV来学习这些超参数？我问的原因是，理论上说，在无监督的学习中，我们没有任何标签数据集。这是否意味着我们没有Xtrain和Xval？CVSVMModel = crossval
浏览 0提问于2019-02-20得票数 3
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我从一些来源听说生成式对抗网络是无监督的ML，但我不明白。生成性对抗网络实际上不受监督吗？这样，你就可以以某种方式告诉鉴别器训练数据的标签。相反，在生成器的第一步生成的噪声数据的标签，生成器知道它是不真实的。但在多类的情况下，它变得非常奇怪。必须在训练数据中提供描述。明显的矛盾是提供了对无监督最大似然算法的响应。
浏览 21提问于2017-06-09得票数 28
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我收集了很多数据(+80k用户)，现在我不得不将他们贴上bot/合法用户的标签。我已经用不同的技术标记了20k用户，但现在我觉得我得一个接一个地标记他们，这可能需要几个月的时间。现在停止也意味着数据的分布与我的标签技术是不一样的，我的标签技术被用来寻找机器人而不是合法的用户。
我有什么选择？
浏览 0提问于2022-04-01得票数 2
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(假设我们有大量的数据，只是没有多少数据被标记)顺便说一句，我正在寻找一种数学方法，而不是像使用亚马逊机械土耳其人那样的蛮力方法。
谢谢!
浏览 0提问于2018-05-23得票数 2
train_dataset = train.flow_from_directory('/kaggle/input/temp-frames/frames/train', target_size=(64,64), batch_size=256, class_mode='categorical')
validation_dataset = train.flow_from_directory('/kaggle/input/temp-frames/frames/validation', target_size=(64,64), batch_size=256
浏览 28提问于2021-02-26得票数 0
在这种情况下，我是否可以将所有的分类数据提供给无监督的学习算法，如神经网络和KMeans聚类？是否需要使用PCA将所有分类数据转换为数字数据，然后将其输入到中性网络？
浏览 0提问于2021-07-05得票数 0
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根据文献资料，KNeighborsTimeSeries是一种无监督学习模型。但是它有fit方法，它需要一些训练数据(这让我很困惑，我认为没有监督的模型从来没有训练数据)。
浏览 0提问于2022-03-15得票数 0
我想用机器学习(文本分类)的方法做情感分析。例如，nltk朴素贝叶斯分类器。但问题是，我的一小部分数据被贴上标签。(例如，有100篇文章被标记为阳性或阴性)，500篇文章没有标签。我是机器学习的初学者，对此不太了解。提前谢谢你。
浏览 0提问于2019-11-15得票数 0
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我正在寻找一些研究论文或书籍有良好的，基本的定义什么是监督和非监督学习。所以我可以在我的项目中引用这些定义。
非常感谢。
浏览 0提问于2019-11-27得票数 1
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我有一个推特用户(screen_names)的名单，我需要将他们归类为7个预定义的类别-教育，艺术，体育，商业，政治，汽车，技术，基于他们的兴趣领域。我在Python中提取了用户的最后100个tweet，并在清除了tweet之后为每个用户创建了一个语料库。我试图在每个类别下生成普通单词的字典，以便我可以使用它进行分类。然后，我可以使用tf分类器对twitter数据进行分类，并得到tweet与每个类别的对应程度。最高的价值将给我们最有可能的类别的推特。
但由于分类是基于这些预先生成的字典，我正在寻找一种方法，以自动生成他们的
浏览 5提问于2020-02-23得票数 8
最近，我开始学习更多关于监督单目深度估计的知识。我用了NYU-V2数据集。由于数据集的结构非常清晰，因此设计火炬装载机并对数据进行预处理是很容易的。但是在Kitti数据集的例子中，它是非常令人困惑的。是否可以使用Kitti进行有监督的单目深度估计？我在这里找到了一个火炬装载机：，但是，我不知道如何使用它进行深度估计。文件夹的结构很不一样！我的计划是用监督的单深度方法训练一个简单的CNN。
浏览 14提问于2022-05-30得票数 1
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我理解监督学习和非监督学习的区别：无监督学习允许分类器“自主学习”，例如使用聚类。
但是什么是“弱监督学习”呢？它如何分类它的例子？
浏览 1提问于2013-09-22得票数 29
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tensorflow.Estimator似乎倾向于监督学习，但似乎很难采用其他任务，即使只需要对模型或训练进行很小的更改。例如，在强化学习中，我需要提供一个不属于features的奖励值。
浏览 0提问于2018-03-14得票数 5
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当无监督学习比监督学习更有益时，甚至存在标记？如果没有标签，无监督学习比监督学习更好，但在某些情况下甚至标记目标是可用的，监督学习方法效果更好。这些案件的情况如何？我们是否可以说，如果没有明确的依赖变量之间，无监督的学习效果更好？
浏览 0提问于2020-01-08得票数 3
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我是否可以使用class中预测的输出类，并使用特性C和D作为物流回归的标签？
不好意思，如果这听起来像个愚蠢的问题，我刚刚开始研究数据科学，所以如果我错过了一些基本的问题，请告诉我。
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
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在中，所有估计量都有一个fit()方法，取决于它们是有监督的还是无监督的，它们也有predict()或transform()方法。我正在为一个没有监督的学习任务编写一个，我想知道是否有经验法则将哪种学习逻辑放在哪里。
浏览 13提问于2015-07-22得票数 35
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