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小样本利器1.半监督一致性正则 Temporal Ensemble & Mean Teacher代码实现
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过Data Augmentation，不熟悉的童鞋看过来 中文NER的那model Ensemble
投票法(Voting) 投票法即我们常见的“少数服从多数”原则，我们可以统计在多个模型的分类结果， 哪个类别频数高，即选择哪个类别。假设有五个模型，则很难对某一数据的分类为1，1，1，2，2。则投票结果为1. 平均法(Averaging) 平均法在回归问题及含阈值调节的场景更多一些。它的主要操作是对联邦学习——论文研究（FedBoost: Communication-Efficient Algorithms for Federated Learning）
主要内容： 不同于梯度压缩和模型压缩，FedBoost集成学习算法，能够降低服务器到客户端 和客户端到服务器的通信成本，提高通信效率。 集成学习：集成学习(ensemble learning)原理详解_春华秋实-CSDN博客_集成学习 主要优点： 1. Pre-trained base predictors: base predictorsEnsemble Learning Task 13
学习地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning Task 12 的主要学习内容是 Stacking集成学习算法 Stacking集成学习算法 算法步骤优缺点 算法步骤 相较于blending算法，stacking的步骤如下： 将训练数据进行k折交叉分割集成学习笔记
集成学习通过结合规则，使用一系列弱学习器来组成一个强学习器 集成学习通常有两个步骤，ensemble generation 和 ensemble integration ，通常在两个步骤之间会有一个 pruning process 剪枝过程 ensemble generation 是使用训练数据获得多个弱学习器的过程，产生的弱学习器叫做 base leEnsemble Learning Task 8
学习地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning Task 8 的主要学习内容是 Bagging的原理与案例分析 Bagging Bagging与投票法的区别原理算法应用案例——随机森林关于36.8% Bagging 与投票法的区别 与投票法仅仅集Datawhale集成学习Task7-投票法
Datawhale集成学习Task7-投票法 投票法的原理分析 这里以分类问题为例解释投票法的工作机理，假设我们有m个不同的分类器 { C 1 ,集成学习-AdaBoostClassifier，AdaBoostRegressor
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html?highlight=adaboost#sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor.html?highlight=adaboost#集成学习-BaggingClassifier，BaggingRegressor
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.BaggingClassifier.html?highlight=bagging#sklearn.ensemble.BaggingClassifier https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.BaggingRegressor.html?highlight=bagging#sklea文本模糊测试的文章记录
20210109 - An Ensemble Approach to Large-Scale Fuzzy Name Matching 这篇文章介绍了一种大数据场景下如果进行字符串，或者说命名的模糊匹配方案，该文章提出了一种集成的方法，从行文上来看，非常完整，技术没有完全看懂，留存。【半监督学习】Π-model、temporal ensemble
Π-model 和 temporal ensemble 都出自论文 Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning，都是利用一致性约束（consistency regularization）来进行半监督学习（semi-supervised learning）。 Π-model Π-model 可以说是最简单的一致性约束半监督学习方法了，训练过程的每一个 epoch我的第一个 Kaggle 比赛学习 - Titanic
背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下，结果我打开这个页面便蒙了，完全不知道该如何下手。 两年后，再次打开这个页面，看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle，完全傻瓜式的照着做就能做下来。当年是什么蒙蔽了我的眼睛~ Target usML(9) - EnsembleLearing集成学习
集成学习集成学习基本概念Bagging基本概念Scikit-learn中的Bagging随机森林Boosting基本概念Scikit-learn中的Boosting集成学习结合策略集成学习回归问题 集成学习基本概念 训练多个学习器，对同一样本预测，再用某种结合策略将各学习器结合起来，得出最终预测结果。 集成学习GaussianHMM和ensemble.bagging的例程
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn.linear_model import RidgeCV, LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import BaggingRegressor from sklearn.tree import Decis集成学习（ensemble learning）
集成学习，又称为“多分类器系统”（multi-classifier system）、“基于委员会的学习”（committee-based learning）等。基本的想法是结合多个学习器，获得比单一学习器泛化性能更好的学习器。 根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致可分为两大类： 序列化方法：个体学习器间存在强依赖关系、