Active Learning
怎么办?进行Active Learning主动学习
Active Learning是最近又流行起来了的概念,是一种半监督学习方法。
一种典型的例子是:在没有太多数据的情况下,算法通过不断给出在决策边界上的样本,让打标者进行打标,使得算法明确分类边界,该算法结合On-Line的使用和灰度测试等方法,可以在有大量无标签数据和大量用户资源的时候,从无到有地创建良好的分类器。
如何进行主动学习
周志华的《机器学习》里介绍主动学习的时候提到,利用SVM进行主动学习的时候,应该先用少量有标签的样本训练一个基本的SVM分类器,然后给出无标签样本的时候,只考量到分类面的几何距离小于支持向量的点,因为只有这些点有可能变成新的支持向量从而进一步明确分类面,对于其他远离分界面的样本,可以把他们直接置为对应的标签。
周老师给出的例子略显粗糙,一种改进是:对于有松弛变量的分类器,可以把靠近支持向量的n个点都进行打标,这样有一些点会涉及松弛变量的也可以被覆盖。
进一步优化算法
参数空间W:以SVM的各个参数作为轴产生的空间,每一个点对应一套参数,对应特征空间中的一个超平面(一个划分方式)
径向距离法就是:
在支持向量所夹的区域里面,对每一个样本,在其能够成最临近的(中间什么都没有)的那一个样本组合之间测量距离,取这样的组合里最大距离的样本,作为能获得最大内空间的径向划分,对这对样本进行标注
如何实现径向距离法
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