半监督算法有哪些

Ⅰ 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

Ⅱ 标签传播算法是一种分类算法，还是聚类算法

在聚类分析中,K-均值聚类算法（k-meansalgorithm）是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是：通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x0d假设要把样本集分为c个类别,算法如下：\x0d（1）适当选择c个类的初始中心；\x0d（2）在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类,\x0d（3）利用均值等方法更新该类的中心值；\x0d（4）对于所有的c个聚类中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代.\x0d下面介绍作者编写的一个分两类的程序,可以把其作为函数调用.\x0d%%function[samp1,samp2]=kmeans(samp);作为调用函数时去掉注释符\x0dsamp=[11.15066.72222.31395.901811.08275.745913.217413.82434.80050.937012.3576];%样本集\x0d[l0l]=size(samp);\x0d%%利用均值把样本分为两类,再将每类的均值作为聚类中心\x0dth0=mean(samp);n1=0;n2=0;c1=0.0;c1=double(c1);c2=c1;fori=1:lifsamp(i)<th0\x0dc1=c1+samp(i);n1=n1+1;elsec2=c2+samp(i);n2=n2+1;endendc1=c1/n1;c2=c2/n2;%初始聚类中心t=0;cl1=c1;cl2=c2;\x0dc11=c1;c22=c2;%聚类中心whilet==0samp1=zeros(1,l);\x0dsamp2=samp1;n1=1;n2=1;fori=1:lifabs(samp(i)-c11)<abs(samp(i)-c22)\x0dsamp1(n1)=samp(i);\x0dcl1=cl1+samp(i);n1=n1+1;\x0dc11=cl1/n1;elsesamp2(n2)=samp(i);\x0dcl2=cl2+samp(i);n2=n2+1;\x0dc22=cl2/n2;endendifc11==c1&&c22==c2t=1;endcl1=c11;cl2=c22;\x0dc1=c11;c2=c22;\x0dend%samp1,samp2为聚类的结果.\x0d初始中心值这里采用均值的法,也可以根据问题的性质,用经验的方法来确定,或者将样本集随机分成c类,计算每类的均值.\x0dk-均值算法需要事先知道分类的数量,这是其不足之处.

Ⅲ 监督学习 非监督学习 半监督学习 包含哪些算法

半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习目前正越来越受到人们的重视。

Ⅳ 适合于多分类的半监督学习算法有哪些

maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(KNN，kMeans等)等无监督学习算法实现分类。或许不太完善，欢迎补充。(机器学习算法与Python学习)

Ⅳ 半监督学习和无监督学习的区别

无监督与半监督学习的区别在于一个无教学值，一个有教学值。但是，个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而半监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差，进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的。但是无监督学习没有反向传播修改权值操作。

无监督学习：训练样本的标记信息未知，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是"聚类" ，其他无监督算法还有：密度估计、异常检测等。
半监督学习：训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据，不需要人工干预，让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能。

想要了解更多有关半监督学习和无监督学习的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。CDA证书已得到中国成人教育协会的认可和工信部认可，考过CDA认证考生可以得到经管之家CDA数据分析师中文证书，CDAINSTITUTE英文证书以及可额外申请工信部数据分析师证书。帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。

Ⅵ 半监督学习的起源和发展历程

SSL的研究历史可以追溯到20世纪70年代，这一时期，出现了自训练(Self-Training)、直推学习(Transctive Learning)、生成式模型(Generative Model)等学习方法。
90年代，新的理论的出现，以及自然语言处理、文本分类和计算机视觉中的新应用的发展，促进了SSL的发展，出现了协同训练(Co-Training)和转导支持向量机(Transctive Support Vector Machine，TSVM)等新方法。Merz等人在1992年提出了SSL这个术语，并首次将SSL用于分类问题。接着Shahshahani和Landgrebe展开了对SSL的研究。协同训练方法由Blum和Mitchell提出，基于不同的视图训练出两个不同的学习机，提高了训练样本的置信度。Vapnik和Sterin提出了TSVM，用于估计类标签的线性预测函数。为了求解TSVM，Joachims提出了SVM方法，Bie和Cristianini将TSVM放松为半定规划问题从而进行求解。许多研究学者广泛研究将期望最大算法(Expectation Maximum，EM)与高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)相结合的生成式SSL方法。Blum等人提出了最小割法(Mincut)，首次将图论应用于解决SSL问题。Zhu等人提出的调和函数法(Harmonic Function)将预测函数从离散形式扩展到连续形式。由Belkin等人提出的流形正则化法(Manifold Regularization)将流形学习的思想用于SSL场景。Klein等人提出首个用于聚类的半监督距离度量学习方法，学习一种距离度量。

Ⅶ 半监督网络的数学形式

监督学习（Supervised Learning）
监督学习是使用已知正确答案的示例来训练网络的。想象一下，我们可以训练一个网络，让其从照片库中（其中包含你父母的照片）识别出你父母的照片。以下就是我们在这个假设场景中所要采取的步骤。

步骤1：数据集的创建和分类

首先，我们要浏览你的照片（数据集），确定所有有你父母的照片，并对其进行标注，从而开始此过程。然后我们将把整堆照片分成两堆。我们将使用第一堆来训练网络（训练数据），而通过第二堆来查看模型在选择我们父母照片操作上的准确程度（验证数据）。

等到数据集准备就绪后，我们就会将照片提供给模型。在数学上，我们的目标就是在深度网络中找到一个函数，这个函数的输入是一张照片，而当你的父母不在照片中时，其输出为0，否则输出为1。

此步骤通常称为分类任务。在这种情况下，我们进行的通常是一个结果为yes or no的训练，但事实是，监督学习也可以用于输出一组值，而不仅仅是0或1。例如，我们可以训练一个网络，用它来输出一个人偿还信用卡贷款的概率，那么在这种情况下，输出值就是0到100之间的任意值。这些任务我们称之为回归。

步骤2：训练

为了继续该过程，模型可通过以下规则（激活函数）对每张照片进行预测，从而决定是否点亮工作中的特定节点。这个模型每次从左到右在一个层上操作——现在我们将更复杂的网络忽略掉。当网络为网络中的每个节点计算好这一点后，我们将到达亮起（或未亮起）的最右边的节点（输出节点）。

既然我们已经知道有你父母的照片是哪些图片，那么我们就可以告诉模型它的预测是对还是错。然后我们会将这些信息反馈（feed back）给网络。

该算法使用的这种反馈，就是一个量化“真实答案与模型预测有多少偏差”的函数的结果。这个函数被称为成本函数（cost function），也称为目标函数（objective function），效用函数（utility function）或适应度函数（fitness function）。然后，该函数的结果用于修改一个称为反向传播（backpropagation）过程中节点之间的连接强度和偏差，因为信息从结果节点“向后”传播。

Ⅷ 人工智能算法简介

人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？

一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。

常见的监督学习算法包含以下几类：
（1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
（3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）
线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。

常见的无监督学习类算法包括：
（1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
（2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
（3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
（4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。
（5）异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常见的半监督学习类算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。

常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。

常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种。
1.二分类（Two-class Classification）
（1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。
（2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。
（6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景
（7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。
（8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。
（9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。
常用的算法：
（1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。
（2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
（3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。
（4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。
（5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。

回归
回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有：
（1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。
（2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。
（3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。
（4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。
（6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
（7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。
（8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。

聚类
聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。
（1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。
（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。
（3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。
（4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。
异常检测
异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。
异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：
（1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。
（2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。

常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（Inctive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transctive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。

算法的适用场景：
需要考虑的因素有：
（1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点
（2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？
（3）可以接受的计算时间是什么？
（4）算法精度要求有多高？
————————————————

原文链接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

Ⅸ 半监督算法有哪些

这样的一个算法应该是有很多种算法的了，你可以通过一些数据或者是相关的资料去查询。

Ⅹ 如何理解半监督的朴素贝叶斯分类算法

为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的. 现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要. 介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC. 用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定. 在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作