自我学习,监督学习,半监督学习和迁移学习的区别

发布网友 发布时间：2022-05-19 22:51

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热心网友 时间：2023-10-19 16:07

自我学习和半监督学习一样，当前手头上只有少量训练样本，但是周围手头上还有大量无标注样本。举一个经典的例子，分离大象和犀牛。对于监督学习来说，我们手头有大量大象的样本和犀牛的样本，接下来训练分类器，进行分类，大家都知道的。对于迁移学习，则是指我们手头上有大量羊的样本和马的样本（已标记），少量的大象和犀牛的样本，接下来就要从羊和马的样本中选出有效的样本分别加入到大象和犀牛的标记样本中，然后再用监督学习的方法训练分类器。而非监督学习，则是手上仅有少量大象和犀牛的已标记样本，另外有一堆大象和犀牛的没有标记的数据（注意它们中要么是大象要么是犀牛，没有其他物种）。半监督学习就是利用这些样本训练分类器，实现分类。而自我学习，同样是手上仅有少量大象和犀牛的已标记样本，另外有一大堆自然图像。所谓自然图像，就是有大象和犀牛的图片，还有各种其他物种的图片。自我学习比半监督学习更适合实际场景—–哪有一堆只有大象和犀牛的图片给你呢？而自然图像的来源更加广泛，可以从互联网上随便下载。 转载网络。

热心网友 时间：2023-10-19 16:08

1.自我学习由美国心理学家班杜拉于20世纪70年代提出，是指学习者积极激励自己并且积极使用适当的学习策略的学习。它不仅可以被看作一种动态的学习过程或学习活动。
2.监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。有监督学习的方法就是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标签。因此训练样本集必须由带标签的样本组成。
3.半监督学习所给的数据有的是有标签的，而有的是没有标签的。常见的两种半监督的学习方式是直推学习）和归纳学习）。直推学习：没有标记的数据是测试数据，这个时候可以用test的数据进行训练。这里需要注意，这里只是用了test数据中的feature而没有用label，所以并不是一种欺骗的方法。
4.迁移学习随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中为目标。

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