当只有几个正样本,你如何分类无标签数据 假设您有一个交易业务数据集.有些交易被标记为欺诈,其余交易被标记为真实交易,因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易. 假设您有足够的数据和良好的特征,这似乎是一项简单的分类任务. 但是,假设数据集中只有15%的数据被标记,并且标记的样本仅属于一类,即训练集15%的样本标记为真实交易,而其余样本未标记,可能是真实交易样本,也可能是欺诈样本.您将如何对其进行分类? 样本不均衡问题是否使这项任务变成了无监督学习问题? 好吧,不一定. 此问题通常被称为PU

PULearning的应用场景是,我们可以清晰地确定正样本,但是不能确定负样本,因为它有可能是正样本,只是我们还没有证明. 这时我们可以把这部分不确定的样本称为无标签样本U,加上正样本P来建立模型. 问题可以转化为一个有约束条件的最优化问题: 在保证正例中错误率低于1-r的条件下,最小化无标签样本中U的正例数目. 建立PU分类器有两种方法: 两步方法two- step approach 直接方法direct approach two-step approach: 第一阶段:从未标记实例中选择可靠

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-

标签(空格分隔): 毕业论文 (OS: 最近在做关于多类分类的综述,但是搜索出来好多方向搞得自己云里雾里的,好吧,又是在下孤陋寡闻了.还是那句话,不知道不可怕,但一直不知道就很尴尬了.) one-class classification -- 一元分类 In machine learning, one-class classification, also known as unary classification, tries to identify objects of a specific

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象的分类(对象可是是文档.图像等),首先必须做的事情是如何来表达一个对象,即必须抽取一些特征来表示一个对象,如文本的处理中,常常用词**来表示一个文档,或把文档表示在向量空间中(称为VSM模型),然后才能提出不同的分类算法来进行分类:又如在图像处理中,我们可以用像素**来表示一个图像,后来人们提出了新的特征表示,如SIFT,这种特征在很多图像处理的应用中表现非常良好,特征选取得好坏对最终结果的影响非常巨大.因此,选取什么特征对于解决一个实际问题非常的重要.然

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

转载自:http://www.cocoachina.com/ios/20150111/10894.html iOS 学习资料整理 2015-01-11 20:20 编辑: suiling 分类:iOS开发 来源:Aufree用户投稿 0 36253 iOS开发学习资料 这份学习资料是为 iOS 初学者所准备的, 旨在帮助 iOS 初学者们快速找到适合自己的学习资料, 节省他们搜索资料的时间, 使他们更好的规划好自己的 iOS 学习路线, 更快的入门, 更准确的定位的目前所处的位置. 该文档会持续

往期回顾 在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型.目标函数.优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了.在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络,从而奇迹般的获得了强大的学习能力.我们还将介绍这种网络的训练算法:反向传播算法.最后,我们依然用代码实现一个神经网络.如果您能坚持到本文的结尾,将会看到我们用自己实现的神经网络去识别手写数字.现在请做好准备,您即将双手触及到深度学习的大门. 神经元 神经元和感知器本

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. 请不要ctrl+c/ctrl+v作业. Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can spee

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Initialization Welcome to the first assignment of "Improving Deep Neural Networks". Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method will help

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big enough. Sure it do

https://medium.com/towards-data-science/deep-learning-for-object-detection-a-comprehensive-review-73930816d8d9 https://stackoverflow.com/questions/20027598/why-should-weights-of-neural-networks-be-initialized-to-random-numbers/40525812?noredirect=1#c

Jeremy Howard 在业界可谓大名鼎鼎.他是大数据竞赛平台 Kaggle 的前主席和首席科学家.他本人还是 Kaggle 的冠军选手.他是美国奇点大学(Singularity University)最年轻的教职工.曾于 2014 年,作为全球青年领袖,在达沃斯论坛上发表主题演讲.他在 TED 上的演讲 The wonderful and terrifying implications of computers that can learn 收获高达 200 万的点击.同时,他还创立了 E

课程的讲授从logo出发,logo由四个图案拼接而成,两个大的和两个小的.比较小的两个下一次课程就可能会解释到它们的意思,两个大的可能到课程后期才会解释到它们的意思(提示:红色代表使用机器学习危险,蓝色代表使用机器学习不危险). 机器学习是理论与实践相结合的一门学问.要怎么学习机器学习课程?我们可以从很理论的角度出发:机器学习有什么推论什么结论,它可以设计出什么样的东西,我们可以非常深入的了解这些相关知识.然后,我们感叹,哇- 这些前辈好伟大,怎么可以设计出这么漂亮的数学,这么漂亮的东西.可是,

2018 年的文章, Using deep neural networks to hunt malicious TLS certificates from:https://techxplore.com/news/2018-10-deep-neural-networks-malicious-tls.html 使用LSTM对恶意证书进行分类,准确率94% 下面是介绍. Moreover, encryption can give online users a false sense of securi

二.Deep Learning的基本思想和方法 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象的分类(对象可是是文档.图像等),首先必须做的事情是如何来表达一个对象,即必须抽取一些特征来表示一个对象,如文本的处理中,常常用词集合来表示一个文档,或把文档表示在向量空间中(称为VSM模型),然后才能提出不同的分类算法来进行分类:又如在图像处理中,我们可以用像素集合来表示一个图像,后来人们提出了新的特征表示,如SIFT,这种特征在很多图像处理的应用中表现非常良好,特征选取得好坏对最终结果的影响非常巨大.因此

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3