星期四, 六月 09, 2016

标签传播算法

因为标注成本比较高,当你的训练数据集只有一部分数据是有标注的情况下,使用监督学习你只能扔掉那些没有标注的X。而实际上,有标注的样本和无标注的样本之间是有关系的,这种关系信息也可以用来帮助学习。这就是半监督学习标签传播(Label Propagation)算法的思路。

它的基本逻辑是借助于近朱者赤的思路,也就是KNN的思路,如果A和B在X空间上很接近,那么A的Y标签就可以传给B。进一步迭代下去,如果C和B也很接近,C的标签也应该和B一样。所以基本计算逻辑就是两步,第一步是计算样本间的距离,构建转移矩阵,第二步是将转移矩阵和Y矩阵相乘,Y里面包括了已标注和未标注的两部分,通过相乘可以将已标注的Y转播给未标注的Y。具体论文可以看这里。在sklearn模块中已经内置了这种算法,文档示例可以看这里。下面是用python的numpy模块实现的一个toy demo。

1 条评论:

  1. 比特币的投资价值
    得到 全球的肯定

    加入社交交易网络!同其他交易员沟通,共同讨论交易策略,使用我们的CopyTrader™ 专利技术进行交易投资组合绩效自动跟单。

    回复删除