[李宏毅-机器学习]半监督学习 semi-supervised learning
有label的数据很少,大部分是没有label的数据
使用unlabel数据来帮助估计数据分布
step1:
使用初始化的model,对unlabel数据进行每类的概率计算
step2:
通过对上一步得到unlabel数据的概率,更新model
迭代进行,直到收敛
用熵来表示label概率的分布情况,是否集中
有label的数据很少,大部分是没有label的数据
使用unlabel数据来帮助估计数据分布
step1:
使用初始化的model,对unlabel数据进行每类的概率计算
step2:
通过对上一步得到unlabel数据的概率,更新model
迭代进行,直到收敛
用熵来表示label概率的分布情况,是否集中