by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习…

监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程. 我们来看一个例子:预测房价(注:本文例子取自业界大牛吴恩达老师的机器学习课程) 如下图所示:横轴表示房子的面积,单位是平方英尺,纵轴表示房价,单位是 千美元.那基于这组数据,假如你有一个朋友,他有一套 750 平方英尺房子,现在他希望把 房子卖掉,他想知道这房子能卖多少钱. 我们应用学习算法,可以在这组数据中画一条直线,或者换句话说,拟合一条直线,根据这条线我们可以推测出,这套房子可能卖$150, 000,当然这不…

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Jie_Deep_Self-Taught_Learning_CVPR_2017_paper.pdf Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization. Zequn Jie, Yunchao Wei, Xiaojie Jin, Jiashi Feng, Wei Liu 亮点 监督学习中用难例挖掘,弱监督中靠…

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第一章<绪论:初识机器学习>中第3课时<监督学习>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. In this video (article) I am going to define what is probably the most common type of machine l…

参考文献:Yancheng Bai and Ming Tang. Robust Tracking via Weakly Supervised Ranking SVM Abstract 通常的算法:utilize the object information contained in the current and previous frames to construct the object appearance model and locate the object with the mode…

https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 abstract introduction method overview Deep architecture for place recognition NetVLAD: A Generalized VLAD layer (fVLADfVLAD f_{VLAD}) Max pooling (fmax) Learning from Time Machine data Experi…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #042eee } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 14.0px "Helvetica Neue"; color: #042eee } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 14.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px "…

记笔记目的:刻意地.有意地整理其思路,综合对比,以求借鉴.他山之石,可以攻玉. <Convolutional Simplex Projection Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation>-20180724,一篇来自德国波恩大学与锡根大学的paper. 论文code: https://github.com/briqr/CSPN Abstract The method introduces a novel layer which a…

There are a number of algorithms that are typically used for system identification, adaptive control, adaptive signal processing, and machine learning. These algorithms all have particular similarities and differences. However, they all need to proce…

Supervised Learning In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output. Supervised learning problems are categorized…

In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output. Supervised learning problems are categorized into "regression&qu…

Supervised Learning with scikit-learn | DataCamp https://www.datacamp.com/courses/supervised-learning-with-scikit-learn At the end of day, the value of Data Scientists rests on their ability to describe the world and to make predictions. Machine Lear…

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854…

新在ICCV上发的弱监督物体检测文章,偷偷高兴一下,贴出我的poster,最近有点忙,话不多说,欢迎交流- https://arxiv.org/pdf/1904.00551.pdf http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Li_Weakly_Supervised_Object_Detection_With_Segmentation_Collaboration_ICCV_2019_paper.pdf @inproceedings{…

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第一章<绪论:初识机器学习>中第2课时<什么是机器学习?>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. What is machine learning? In this article we will try to define what it is and also try to…

监督学习即是supervised learning,原始数据中有每个数据有自己的数据结构同时有标签,用于classify,机器learn的是判定规则,通过已成熟的数据training model达到判断新点类型的目的. 非监督学习即是unsupervised learning,原始数据中没有附加标签,仅有数据结构,cluster的过程是机器发现相似数据结构先去找相似pattern,没有新加入的数据,仅是对原始数据的描述.  …

加密解密,曾经是我一个毕业设计的重要组件.在工作了多年以后回想当时那个加密.解密算法,实在是太单纯了.     言归正传,这里我们主要描述Java已经实现的一些加密解密算法,最后介绍数字证书.     如基本的单向加密算法: BASE64 严格地说,属于编码格式,而非加密算法 MD5(Message Digest algorithm 5,信息摘要算法) SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法) HMAC(Hash Message Authentication Code,…

h1. UBPL Introduction 通用的商业处理文库介绍h4. Why a Universal Business Process Library? 为什么需要通用的商业处理文库? The general idea is to create something like the "Universal Data Model", and that will continue to provide the basic business information concepts tha…

转自:Android系统Surface机制的SurfaceFlinger服务简要介绍和学习计划 前面我们从Android应用程序与SurfaceFlinger服务的关系出发,从侧面简单学习了SurfaceFlinger服务.有了这些 预备知识之后,我们就可以从正面来分析SurfaceFlinger服务的实现原理了.SurfaceFlinger服务负责管理系统的帧缓冲区设备,并 且负责渲染系统的UI,即各个应用程序的UI.在本文中,我们就简要介绍SurfaceFlinger服务,并且制定学习计划.…

转自:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8738877 Android应用程序主要由两部分内容组成:代码和资源.资源主要就是指那些与UI相关的东西,例如UI布局.字符串和图片等.代码和资源分开可以使得应用程序在运行时根据实际需要来组织UI.这样就可使得应用程序只需要编译一次,就可以支持不同的UI布局.这种特性使得应用程序在运行时可以适应不同的屏幕大小和密度,以及不同的国家和语言等.在本文中,我们就简要介绍Android的资源管理框…

无论是通过点击应用程序图标来启动Activity,还是通过Activity内部调用startActivity接口来启动新的Activity,都要借助于应用程序框架层的ActivityManagerService服务进程.在前面一篇文章Android系统在新进程中启动自定义服务过程(startService)的原理分析中,我们已经看到,Service也是由ActivityManagerService进程来启动的.在Android应用程序框架层中,ActivityManagerService是一个非…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6685853 在Android系统中,Activity和Service是应用程序的核心组件,它们以松藕合的方式组合在一起构成了一个完整的应用程序,这得益 于应用程序框架层提供了一套完整的机制来协助应用程序启动这些Activity和Service,以及提供Binder机制帮助它们相互间进行通信.在前 面的文章Android进程间通信(IPC)机制B…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8852432 我们知道,Android应用程序是运行在Dalvik虚拟机里面的,并且每一个应用程序对应有一个单独的Dalvik虚拟机实例.除了指令集和类文件格 式不同,Dalvik虚拟机与Java虚拟机共享有差不多的特性,例如,它们都是解释执行,并且支持即时编译(JIT).垃圾收集(GC).Java本地 方法调用(JNI)和Java远程调试协议(…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8738877 Android应用程序主要由两部分内容组成:代码和资源.资源主要就是指那些与UI相关的东西,例如UI布局.字符串和图片等.代码和资源分开可以使得 应用程序在运行时根据实际需要来组织UI.这样就可使得应用程序只需要编译一次,就可以支持不同的UI布局.这种特性使得应用程序在运行时可以适应不同的 屏幕大小和密度,以及不同的国家和语言等.在…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6946067 在Android系统中,Content Provider作为应用程序四大组件之一,它起到在应用程序之间共享数据的作用,同时,它还是标准的数据访问接口.前面的一系列文章已经分析过 Android应用程序的其它三大组件(Activity.Service和Broadcast Receiver)了,本文将简要介绍Content Provid…

在前一个系列文章中,我们从个体的角度来分析了Android应用程序窗口的实现框架.事实上,如果我们从整体的角度来看,Android应用程序窗口的 实现要更复杂,因为它们的类型和作用不同,且会相互影响.在Android系统中,对系统中的所有窗口进行管理是窗口管理服务 WindowManagerService的职责.在本文中,我们就将简要介绍WindowManagerService的职能以及制定学习计划. 我们知道,在Android系统中,同一时刻,只有一个Activity窗口是激活的,但是,对于W…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8170307 前面我们学习了SurfaceFlinger服务的实现原理.有了这个基础之后,从本文开始,我们就可以分析Android系统在Java层的UI实现了.我们知道,在Android应用程序的四大组件中,只有Activity组件与UI相关,它描述的是应用程序窗口,因此,我们就通过它的UI实现来分析Android系统在Java层的UI实现.本文…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8010977 前面我们从Android应用程序与SurfaceFlinger服务的关系出发,从侧面简单学习了SurfaceFlinger服务.有了这些预 备知识之后,我们就可以从正面来分析SurfaceFlinger服务的实现原理了.SurfaceFlinger服务负责管理系统的帧缓冲区设备,并且 负责渲染系统的UI,即各个应用程序的UI.在本文…