在微博谣言检测中，对微博谣言进行正确标注需要耗费大量的人力和时间，同时数据类别的不平衡也影响了微博谣言的正确识别。为了解决该问题，提出一种基于Co-Forest算法针对不平衡数据集的改进方法，利用SM
有关机器 学习的基本介绍，比如机器学习是分为监督学习和无监督学习的，以及监督学习中的一些算法，有分类算法和数值型预测算法，分类算法中几种比较经典的算法
基于随机子空间的线性嵌入推斥图及其在半监督学习中的应用，周大可，张长帅，数据图的构建是图半监督学习中的关键步骤之一。在线性局域嵌入图构建方法的基础上，提出了基于随机子空间的线性嵌入推斥图构建方
视频中动作识别与定位的自步弱监督学习,杨旻,盖程鹏,对于仅有动作标签而缺少标签时序位置信息的视频进行弱监督学习是一项极具挑战的任务。为了进一步提高动作识别和定位的准确率,本
SNN-赛车-SL 使用监督学习训练SNN模型以解决CarRacing问题 我们首先使用CNN模型来训练人类在CarRacing Game中玩游戏收集的数据集。 然后,我们使用Spike-CNN模型训
风控&反欺诈行业技术对比阶段图，从差异化角度说明在不同阶段技术方案的不同。
QIR-博客上的无监督学习 利用机器学习技术改善Weblog分析的各种方法 该存储库由多个组成,这些在所考虑的Weblog上进行了各种实验。 如果您在查看.ipynb文件时遇到困难,如下所示,请重新加
在进行监督学习模型训练的过程中，重要的一环是对训练集和验证集中的标签类别和数量进行准确统计。为了更好地了解数据的分布情况，研究人员通常采用连续堆积柱状图的方式展示统计结果。通过这种图形呈现，可以清晰地
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从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数),当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类
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