半监督学习
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大龙10
书名:计算机视觉40例从入门到深度学习:OpenCV-Python
作者:李立宗
出版社:电子工业出版社
出版时间:2022-07-01
ISBN:9787121436857
第15章 机器学习导读
15.2 机器学习基础概念
15.2.1 机器学习的类型
三、半监督学习
1、定义
- 有监督学习中所有用来训练的数据都是有标签的;
无监督学习中所有用来训练的数据都是没有标签的。
有时,有条件给部分训练数据打上标签,这种部分训练数据有标签的学习方式就是半监督学习。
2、示意图
-
如图15-8所示,图中空心圆是没有标签的训练数据,三角形、矩形是有标签的训练数据。
虽然五角星距离矩形更近,距离三角形更远,但借助空心圆能够将五角星划分到三角形所属分类。
图15-8 半监督学习示意图
3、实例
- 很多网站提供了识别明星脸的功能,该功能的基本原理是先将所有没有任何标签的照片按照不同的人进行分类,不同人的照片对应不同的组,该分类过程是一个无监督学习过程;
然后鼓励用户在照片上标注人物姓名,此时就可以得到一部分照片对应的标签,这些标签能够帮助我们识别其所在组照片中所有照片所对应的人物。
4、不同监督形式
不同监督形式示意图如图15-9所示。
- 图15-9(a)中的样本没有标签是无监督学习。
- 图15-9(b)中的样本都有标签是有监督学习。
- 图15-9(c)中的样本有的有标签,有的没有标签,是半监督学习。