李沐课程1.4-2.1

标注

足够的标注 ---> 半监督模型

足够的预算 ---> 找人给你标识

都没有？ ---> 弱监督学习

半监督学习

解决的问题：有一小部分数据有标注，有很多很多数据是没有标注（如何利用没有标注的数据）

具体来说（自学习）

先用标注好的数据训练一个模型
用训练好的模型对未标注的数据进行预测（得到伪标注数据）
将伪标注数据与已标好数据合并
在合并的数据的基础上再训练模型
不断进行上述过程

P.S.

伪标注数据可能噪音比较大，故将模型比较确信的伪标注数据保留下来。（怎么样选择置信样本）

这里的模型是用来标记数据的，不用考虑该模型的成本，这个模型不会上线

弱监督学习

半自动生成标号（对数据编程，带引导性的，写相应的规则），成本较低

2.1数据标注

波士顿房价预测：具体分析每一行代码的作用

1、一些常用的包：

numpy：python中做数据分析常用的包；

pandas：也是用于数据分析，擅长处理表，数据没那么大要放入内存中，这将是首选；

matplotlib.pyplot：源自matlab的画图工具；

seaborn：基于matplotlib，提供更多的画法

2、读取数据

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