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利用未标记数据进行分类预测学习

Utilizing Unlabeled Data for Classification-Prediction Learning
课程网址: http://videolectures.net/wapa2011_ben_david_unlabeled/  
主讲教师: Shai Ben-David
开课单位: 滑铁卢大学
开课时间: 信息不详。欢迎您在右侧留言补充。
课程语种: 英语
中文简介:
在许多经典的学习任务中,标记数据可能是昂贵的或稀缺的。同时,无标签或弱标签的“;样品,可能有很多。我们考虑了三种算法范例,它们使用未标记或弱标记“;帮助完成经典作业的示例。在提出利用这些示例的元算法的基础上,我们分析了这些范例的示例复杂性。我们证明,在一些半监督学习任务中,以及在一些领域自适应和查询学习任务中,可以应用未标记样本来证明节省所需标记样本的大小。
课程简介: In many classi cation learning tasks, labeled data may be expensive or scarce. At the same time, unlabeled or \weakly labeled" samples, may be available in abundance. We consider three algorithmic paradigms that utilize unlabeled or \weakly labeled" samples to help classi cation tasks. On top of proposing some meta-algorithms for utilizing such samples, we analyse the sample complexity of these paradigms. We show that in some semi-supervised learning task, as well as in some domain adapta- tion and query learning tasks, unlabeled samples can be applied to provably achieve saving in the sizes of required labeled samples.
关 键 词: 计算机科学; 机器学习; 分类; 半监督学习
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-10-29:cwx
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