十一非监督学习方法
基于约束非负矩阵分解的图像表示
对于图像的约束非负矩阵分解摘要：非负矩阵分解(NMF)对于寻找非负数据的块基础和线性表示是一个常用的方法。
它已经广泛的应用于各种应用，比如模式识别，信息检索，计算机视觉。
但是，NMF本质上是一个非监督方法，不能利用标签信息。
在本文中，我们提出一种新的半监督矩阵分解方法，叫约束非负矩阵分解(CNMF)，将标签作为附加约束合并进来。
特别地，本文显示出结合标签信息能非常简洁地提高矩阵分解的识别能力。
我们利用两个函数公式和提供的相应优化问题的更新解决方法来研究所提出的CNMF方法。
通过实际数据的评估，我们所提出的方法和最先进的方法相比更有效。
索引词：非负矩阵分解，半监督学习，降维，聚类1.简介许多数据分析中一个基础的问题就是寻找一个合适的表示数据[1]，[2]，[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，[8]。
可以应用一个非常有效的方法表示数据之间的潜在结构。
矩阵分解技术作为这类数据表示的基础工具已经得到越来越多的注意。
运用不同的标准已经得到了大量不同的方法。
最流行的技术包括主成分分析(PCA)[9]，奇异值分解(SVD)[10]，和向量量化[11]。
矩阵分解的中心是找到两个或者更多的因子产生原始数据的一个好的逼近。
在实际应用中，分解之后的矩阵维数通常远远小于原始数据的维数。
这就引起了数据的压缩表示，促进了其他研究比如聚类和分类。
在矩阵分解方法中，非负矩阵分解(NMF)有一个限制即所有的矩阵因子都必须是非负的，即所有的因子必须大于等于零。
这个非负性约束使NMF从感觉上只能对原始数据进行加操作不能减。
因此，对于图像处理，人脸识别[2][12]，文件聚类[13][14]是一个理想的降维方法，它们就是由部分组成整体的。
NMF是一个非监督学习方法。
NMF不能应用于许多实际的问题当专家认为是可行的有限知识中。
但是许多机器语言的研究发现未标签的数据当与一些少量的标签数据相结合时在研究精确度上会产生相当大的提高[15][16][17]。
李航-统计学习方法-笔记-1：概论
李航-统计学习⽅法-笔记-1：概论写在前⾯本系列笔记主要记录《统计学习⽅法》中7种常⽤的机器学习分类算法，包括感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑斯谛回归与最⼤熵模型，SVM，boosting。
课本还涉及到3种算法是关于概率模型估计和标注问题的，暂未列⼊学习计划，所以笔记中没有涉及，包括EM算法，隐马尔可夫模型，条件随机场（CRF）。
所以本系列笔记总共包括9篇笔记：1篇概论（对应书本第1章）7篇算法（对应书本第2-8章）1篇总结（对应书本第12章）统计学习学习：Herber A. Simon曾对“学习”给出以下定义：“如果⼀个系统能够通过执⾏某个过程改进它的性能，这就是学习”。
统计学习：统计学习就是计算机系统通过运⽤数据及统计⽅法提⾼系统性能的机器学习。
现在⼈们提及的机器学习，往往就是指统计机器学习。
统计学习的前提：统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有⼀定的统计规律性。
由于它们具有统计规律性，所以可以⽤概率统计⽅法来加以处理。
⽐如，可⽤随机变量描述数据中的特征，⽤概率分布描述数据的统计规律。
统计学习包括：监督学习，⾮监督学习，半监督学习，强化学习，本书主要讨论监督学习。
监督学习三种任务：输⼊输出均为连续变量的预测问题称为回归问题，输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题，输⼊输出均为变量序列的预测问题称为标注问题。
监督学习的假设：假设输⼊与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P(X, Y)。
在学习的过程中，假定这⼀联合概率分布存在，训练数据与测试数据被看作是依联合概率分布P(X, Y)独⽴同分布产⽣的。
独⽴同分布：随机过程中任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同⼀分布，并且相互独⽴（X1的取值不影响X2的取值，X2的取值不影响X1的取值），那么这些随机变量是独⽴同分布的。
统计学习三要素之⼀：模型模型和假设空间：统计学习⾸要考虑的问题是学习什么样的模型。
监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。
一种基于半监督学习的地理加权回归方法
一种基于半监督学习的地理加权回归方法赵阳阳;刘纪平;徐胜华;张福浩;杨毅【摘要】Geographically weighted regression (GWR) approach will be affected by the quantity of label data.However,it is difficult to get labeled data but easy to get the unlabeled data in applications.Therefore it is indispensable to find an useful way that can use the unlabeled data to improve the regression results.As we know semi-supervised learning is a class of supervised learning tasks and techniques that also make use of unlabeled data for training typically a small amount of labeled data with a large amount of unlabeled data.So this article develops a semi-supervised-learning geographically weighted regression (SSLGWR).Firstly it builds the GWR model by labeled data.Then the unlabeled data can be calculated the value by the GWR model and they will be signed as new labeleddata.Thirdly,use both labeled data and new labeled data to rebuild the GWR model to improve the model's precision.The experiments use both simulated data and real data to compare GWR COGWR and SSLGWR.Mean square error is closed as the framework to estimate themodels.Experiments using simulated data have shown that the proposed model improves the performance by 39.66％,11.92％ and 0.94％ relative to 10％,30％ and 50％ label data.And experiments using real data have shown that the proposed model improves the performance by 8.94％,3.36％ and 5.87％.The results demonstrate that there are substantial benefits of SSLGWR in the improvement of GWR.%地理加权回归方法在小样本数据下回归分析精度往往不高.半监督学习是一种利用未标记样本参与训练的机器学习方法,可以有效地提升少量有标记样本的学习性能.基于此本文提出了一种基于半监督学习的地理加权回归方法,其核心思想是利用有标记样本建立回归模型来训练未标记样本,再选择置信度高的结果扩充有标记样本,不断训练,以提高回归性能.本文采用模拟数据和真实数据进行试验,以均方误差提升百分比作为性能评价指标,将SSLGWR 与GWR、COREG对比分析.模拟数据试验中,SSLGWR在3种不同配置下性能分别提升了39.66％、11.92％和0.94％.真实数据试验中,SSLGWR在3种不同配置下性能分别提升了8.94％、3.36％和5.87％.SSLGWR结果均显著优于GWR和COGWR.试验证明,半监督学习方法能利用未标记数据提升地理加权回归模型的性能,特别是在有标记样本数量较少时作用显著.【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2017(046)001【总页数】7页(P123-129)【关键词】地理加权回归;半监督学习;SSLGWR;人口分布【作者】赵阳阳;刘纪平;徐胜华;张福浩;杨毅【作者单位】辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000;中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心,北京100830;辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000;中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心,北京100830;中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心,北京100830;中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心,北京100830;中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心,北京100830【正文语种】中文【中图分类】P208空间分析能很好地反映地理要素的局部空间特征，准确地探索自然地理要素和社会人文要素空间特征的变化情况[1-3]。
一图看懂粮食质量安全监管办法学习解读ppt课程
《办法》的全文学习
（三）杂质、水分等质量指标超过标准限量或者政策规定的政策性粮食，应当及时整理达标或者符合
相关要求。水分较高时应当合理降水、降温，确保安全储粮。
第十四条 鼓励对不同产地、等级和品质的粮食单收、单储。
第十五条 粮食经营者收购非食用用途的粮食，应当单收、单储、单销，采取在收购码单、包装、库存
货位卡上明确标识等措施，强化全流程闭环管理。
粮食经营者对粮食进行单收、单储，应当通过单独仓廒、物理隔断等措施进行，确保符合有关规定。
第十六条 粮食经营者储存粮食应当遵守粮油仓储管理制度规定和相关标准，规范仓储管理业务，合理
应用粮油储藏技术。储存过程中发现粮食质量不符合要求的，应当及时按规定进行处置。粮食不得与可能 PPT课件为远近模板原创作品，（LHJ+FHX）联合出品，欢迎付费下载使用，未经许可，请勿转让。谢谢！
《办法》的修订内容
（一）完善粮食流通环节的质量安全管理制度。一是完善粮食收购、储存、出库等环节质量安全检
验制度，严格执行相关质量标准，严禁以陈顶新、掺杂使假、以次充好、多扣水杂、压级压价等行为。
二是完善粮食验收检验制度。三是完善粮食在运输环节的质量安全管理制度。运输粮食应当符合国家规
定和相关标准要求，减少运输损耗。四是完善粮食质量安全追溯制度。五是强化信息化建设。
法律、法规、政策、标准和技能等培训。
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第六条 开展粮食质量安全风险监测、检验等检查活动所需必要合理的费用，按照有关规定列入本级 PPT课件为远近模板原创作品，（LHJ+FHX）联合出品，欢迎付费下载使用，未经许可，请勿转让。谢谢！
基于神经网络的监督和半监督学习方法
基于神经网络的监督和半监督学习方法作者：王明月张德慧魏铭来源：《科学与财富》2018年第18期摘要：神经网络是由大量简单的神经元按照一定连接方式形成的智能仿生网.它以非线性神经元作为处理单元，通过广泛连接构成大规模分布式并行处理系统.神经网络不需预知其训练数据中输入输出之间的函数关系，而以数据驱动的方式解决问题.由于神经网络具有强大的模式识别能力和灵活的非线性建模能力，它引起了越来越多的学者及工程技术人员的关注。
关键词：神经网络监督学习半监督学习大多数情况下神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。
现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
神经网络以其自组织性、自学习性、并行性、容错性、高度非线性、高度鲁棒性、对任意函数的任意精度逼近能力，一直是监督学习领域研究、开发和应用最为活跃的分支之一。
此外，神经网络模型可以根据样本信息自适应调整自身结构，也可用于提升半监督学习方法的自适应调节能力，以降低其对先验知识的依赖程度。
1.监督学习方法1.1监督学习概述监督学习有两种模型。
一般常用的模型是监督学习产生的全局模型，即将输入映射到期望输出。
而另一种模型则是将这种映射作为一个局部模型（如案例推理及最近邻算法）。
为解决一个给定的监督学习问题，可分为以下5个步骤进行：（1）确定训练样本数据。
（2）收集训练样本数据。
（3）确定学习函数输入特征的表示方法。
（4）确定要学习的函数及其对应的学习算法所使用的学习器类型。
（5）完成设计。
1.2监督学习方法简介1.K-最近邻算法K-最近邻算法（K- Nearest Neighbors，KNN）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的监督学习方法。
K-最近邻算法最初由 Cover和Hart于1967年提出，其思路非常简单直观，易于快速实现，错误率较低。
K-最近邻算法的基本思想为：根据距离函数计算待分类样本x和每个训练样本的距离，选择与待分类样本x距离最小的K个样本作为x的K个最近邻最后根据x的K个最近邻判断x 的类别。
基于信息论的非监督入侵检测方法
种 途径 ， 将两 者结 合起 来 。通 过对 信息论 的综 合
分析 ， 以将信 息处 理技术 结合 模式 识别 方法 引进 可 到 “ 监督 ” 非 方法 的入 侵检 测 中来 。
③④从前面的讨论我们可知， 不确定性和可能 性（ 概率 ） 着不 可分 割 的内在联 系 ； 有 ⑤ ⑥ 信 息熵 是 从 不确 定性 这 个 角 度进 行 信 息
的方式 时 ， 选择 使 数 据 子集 的总 体熵 值 较 小 （ 应 即
各 个数 据 子 集 的规 律 性 较 强 ） 的分 割方 式 。另 一 方面 ， 在小熵 值 的数据 集上 建立 起来 的检 测模 型较 使 用大 熵值 的数 据 集 建立 起 来 的榆 测 模 型 也会 更 简 单 和高效 。
的度量 ， 其核 心是 把信 息 的度量 看作 是对事 物不 确 定性 的度 量 ；
２ 基于信息论 的非监督入侵检测
方 法 的可行 性分 析
根 据香 农关 于信息 的定 义 ， 系统从 这些信 源 发 出的数 据 中获取 的“ 息 ” 信 从数 量 上 等 于得 到 这些 数 据后 “ 不确 定 性 ” 的消 除 ， 然 “ 确 定 性 ” 这 既 不 是 些数 据 出现 概 率 的某 个 函数 ， 么 “ 确 定 性 ” 那 不 的 “ 消除 量 ” 一 定 是 这 些 数 据 出现 概 率 的某 个 函 也
维普资讯
８ ２
计算机 与数字 工程
第３ ５卷
基于信息论 的非监督入侵检测方法
杨 和梅 戴 宗友 冯传 茂
２０３ ） ３０ １ （ 放军炮 兵学院 解 合肥
摘
要
信息处理技术用于“ 非监督 ” 入侵检测 的方法 可以改进入侵检测效 率 ， 在总结前人成果 的基础上 ， 给出一种基
深度学习中的标签噪声问题及解决方案
深度学习中的标签噪声问题及解决方案第一章引言深度学习作为机器学习中的重要技术之一，在许多领域都获得了巨大的成功。
然而，在实际应用中，深度学习面临着一个棘手的问题，那就是标签噪声问题。
标签噪声指的是训练数据中存在错误或者不准确的标签。
标签噪声会对模型的性能和泛化能力产生严重的影响，因此如何在深度学习中有效地处理标签噪声问题成为了一个热门研究课题。
第二章标签噪声问题的原因标签噪声问题的产生原因较为复杂，可以归结为人为和非人为两个方面。
人为因素包括标记者的主观主义和误差，专家的判断不准确等。
非人为因素包括数据收集和标记过程中的不确定性等。
无论是人为因素还是非人为因素，标签噪声都会对深度学习模型造成不可忽视的影响。
第三章标签噪声对深度学习模型的影响标签噪声会对深度学习模型的性能和泛化能力产生严重的影响。
首先，标签噪声会导致训练数据的错误标记，进而影响模型的学习结果。
其次，标签噪声会引入训练数据中的不一致性和不确定性，导致模型的泛化能力下降。
另外，标签噪声还可能导致模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题。
第四章标签噪声问题的解决方案为了有效地处理标签噪声问题，研究者们提出了多种解决方案。
这些方案可以分为两大类：一类是数据清洗方法，另一类是模型调整方法。
4.1 数据清洗方法数据清洗方法主要通过去除或调整训练数据中的标签噪声来提高模型的性能和泛化能力。
这些方法包括监督学习方法、半监督学习方法和无监督学习方法。
4.1.1 监督学习方法监督学习方法通过使用额外的带有真实标签的数据，来训练一个分类器。
然后，利用这个分类器对原始训练数据中的样本进行预测，再根据预测结果调整标签，从而减少标签噪声的影响。
4.1.2 半监督学习方法半监督学习方法通过结合带有真实标签的数据和带有标签噪声的数据，来训练一个分类器。
这种方法通过使用大量的无标签数据来提高模型的性能和泛化能力。
4.1.3 无监督学习方法无监督学习方法通过对数据进行聚类或降维等处理，来减少标签噪声的影响。
弱监督学习中的标签生成模型详解(九)
弱监督学习中的标签生成模型详解弱监督学习是机器学习领域的一个重要研究方向，其主要研究对象是当标注数据的质量较差或者标注数据不足时，如何通过利用非精确标注数据进行有效的学习。
在这个背景下，标签生成模型成为了研究的热点之一。
标签生成模型是利用弱监督学习的方法，通过生成标签的方式来对数据进行学习和分类。
本文将详细介绍弱监督学习中的标签生成模型的原理、方法和应用。
一、标签生成模型的原理标签生成模型是一种利用弱监督学习的方法，其原理是通过将原始数据映射到标签空间中，从而得到标签数据，然后利用这些标签数据进行学习和分类。
这种方法的核心思想是将标签生成看作是一个转换过程，将原始数据映射到标签空间中，然后利用标签数据进行学习和分类。
标签生成模型可以分为两种类型：生成式模型和判别式模型。
生成式模型是指通过对数据的分布进行建模，来生成标签数据。
常见的生成式模型包括朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型等。
这些模型通过对数据的分布进行建模，来生成标签数据，然后利用这些标签数据进行学习和分类。
判别式模型则是直接对数据进行分类，不需要生成标签数据。
常见的判别式模型包括支持向量机、逻辑回归等。
这些模型直接对数据进行分类，不需要生成标签数据。
二、标签生成模型的方法标签生成模型的方法包括标签传播、半监督学习、多实例学习等。
标签传播是一种常用的标签生成方法，其原理是通过将标签信息在数据间传播，从而得到标签数据。
半监督学习是一种利用少量标注数据和大量未标注数据进行学习的方法，其原理是通过将未标注数据利用生成模型生成标签数据，然后利用这些标签数据进行学习。
多实例学习是一种利用多个实例数据进行学习的方法，其原理是通过将多个实例数据映射到标签空间中，从而得到标签数据。
三、标签生成模型的应用标签生成模型在图像分类、文本分类、视频分类等领域有着广泛的应用。
在图像分类领域，标签生成模型可以通过将图像数据映射到标签空间中，从而得到标签数据，然后利用这些标签数据进行图像分类。
五年级试卷难易程度排名【含答案】
五年级试卷难易程度排名【含答案】专业课原理概述部分一、选择题（每题1分，共5分）1. 下列哪种方法不能用来提高排名算法的准确性？A. 增加数据量B. 减少特征维度C. 增加迭代次数D. 减少学习率2. 在机器学习中，以下哪个不属于监督学习算法？A. 线性回归B. 决策树C. 支持向量机D. 聚类算法3. 下列哪个算法不适合处理大规模数据集？A. K-近邻算法B. 随机森林C. 梯度提升机D. 神经网络4. 在自然语言处理中，以下哪个不属于词性标注任务？A. 命名实体识别B. 词性标注C. 依存句法分析D. 指代消解5. 以下哪个不属于深度学习中的正则化方法？A. L1正则化B. L2正则化C. DropoutD. 批量归一化二、判断题（每题1分，共5分）1. 在机器学习中，增加特征维度总是可以提高模型的准确性。
（×）2. 在支持向量机中，使用核函数可以将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分问题。
（√）3. 在神经网络中，激活函数的作用是引入非线性因素，提高模型的表达能力。
（√）4. 在自然语言处理中，词性标注任务的目标是为句子中的每个词分配一个词性标签。
（√）5. 在深度学习中，批量归一化可以加快模型的收敛速度，提高模型的准确性。
（√）三、填空题（每题1分，共5分）1. 在机器学习中，提高模型泛化能力的方法有：正则化、交叉验证、集成学习等。
2. 在支持向量机中，硬间隔和软间隔分别对应于线性可分和线性不可分的情况。
3. 在神经网络中，反向传播算法用于计算损失函数关于模型参数的梯度。
4. 在自然语言处理中，词性标注任务的目标是为句子中的每个词分配一个词性标签。
5. 在深度学习中，Dropout是一种常用的正则化方法，可以减少过拟合的风险。
四、简答题（每题2分，共10分）1. 简述机器学习中监督学习和非监督学习的区别。
2. 简述支持向量机的基本原理。
3. 简述神经网络中的激活函数的作用。
4. 简述自然语言处理中的词性标注任务。
常见的非平衡文本分类方法
常见的非平衡文本分类方法非平衡文本分类是指在分类问题中，各个类别的样本数目不均衡，导致模型容易对样本数目多的类别过拟合，造成模型的偏差。
在现实生活中，非平衡样本问题十分普遍，例如在金融领域中，真正的欺诈交易数量非常少，正常交易则占据了总体的绝大部分。
在医疗领域中，罕见疾病的患病率非常低，而常见疾病则占有绝大部分。
因此有效的非平衡文本分类方法对于解决现实生活中的一系列问题具有重要的实际应用价值。
1. 重采样方法重采样方法是解决非平衡数据集的一种最基本的方法，它通过对数据集进行采样来平衡各类别的样本数目。
其中，欠采样方法（undersampling）移除一些样本，使得各个类别具有相近的样本数目；而过采样方法（oversampling）在样本数目较少的类别中进行复制，增加这些类别的样本数目以达到平衡。
欠采样方法最简单的方式是通过随机屏蔽删除部分样本，常用的欠采样算法有RandomUnderSampler和TomekLinks。
而过采样方法则常用复制或添加函数来生成新的样本。
其中比较常用的过采样方法有SMOTE和ADASYN。
2. 对齐分类器方法对齐分类器方法属于一种基于集成学习的方法，它通过多个弱分类器的集成来有效解决非平衡样本分类问题。
分类器之间具有相互独立的性质，因此可以使用对齐策略来解决样本分布失衡的问题。
在对齐分类器方法中，弱分类器可以是任何分类算法，如决策树，支持向量机（SVM），k-最近邻（k-NN）等。
对齐分类器方法的基本思想是对每个样本进行分类，并根据分类结果进行对齐，即使得各类别的样本达到均衡。
常见的对齐方案包括常用百分比（常用各类别样本的比例），逆分类误差（Inverse Class Frequency, ICF）以及逆样本密度（Inverse Density Ratio, IDR）等。
3. 改变损失函数方法改变损失函数方法也是解决非平衡分类问题的有效方法，它主要是通过调整损失函数，使得模型更加关注样本数目少的类别。