弱监督学习码

pywsl的Python项目详细描述


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[![构建状态](https://travis-ci.org/t-sakai-kure/pywsl.svg?branch=master)(https://travis-ci.org/t-sakai-kure/pywsl)
[![PYPI版本](https://badge.fury.io/py/pywsl.svg)](https://badge.fury.io/py/pywsl)

和未标记数据,ICML,2015[[UPU]('35;UPU)
***非负性pu学习***
在"非负风险估计器的正-非标记学习"中,NIPS,2017[[nnpu]('35;n n n pu)
***pu集核分类器***
bsp;在"从正片和未标记的包中学习多实例的凸公式"中,神经网络,2018[[pu-skc](\35;pu-skc)
***类-基于能量距离的先验估计***
和"计算效率"基于能量距离的类平衡变化下的类先验估计,ieice-ed,2016[[cpe-ene](-35;cpe u)。
**pnu分类***
[PNU][[PNU][[[[[PNU]]][[[[PNU]]][<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<帕努奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥奥UNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLUNLAnd the main contributors, the main contributocontributors, the main contributocontributors, the main contributocontributors, the main contributocontributors, the main contributocontributors, the main contributocontributocontributocontributors, the TomTomoya Sakai (https://t -sakai -kur, github,.github,.io, and the same, the Han Bao (http://levelfour.GiGiGiGiGiGiGiGigithub.io) 1.<;a name="upu">;du plessis,m.c.,niu,g.,sugiyama,m.`160;
用于从正数据和未标记数据学习的凸公式。
巴赫,F.和布莱,D.(编辑),《第32届机器学习国际会议论文集》,《JMLR研讨会和会议论文集》,第37卷,第1386-1394页,法国里尔,2015年7月6-11日。
1。<;a name="nnpu">;Kiryo,R.,Niu,G.,Du Plessis,M.C.,Sugiyama,M.
使用非负风险估计器进行正-无标记学习。
在盖昂,I.,卢森堡,U.V.,本吉奥,S.,华莱士,H.,弗格斯,R.,维什瓦纳森,S.和加内特T,R.(编辑),
神经信息处理系统进展30,pp.1674-16842017。
1.<;a name="pu skc">;bao,h.,sakai,t.,sato,i.,和sugiyama,m.
多实例凸面公式,从正片和无标签袋中学习。
神经网络,第105卷,第132-141页,2018年。
1.<;a name="cpe_ene">;Kawakubo,H.,Du Plessis,M.C.,Sugiyama,M.
使用能量距离在类平衡变化下计算有效的类先验估计。
IEICE信息与系统交易,第E99-D卷,第1期,第176-186页,2016年。
1.<;a name="pnu_mr"&g t;Sakai,T.,Du Plessis,M.C.,Niu,G.,Sugiyama,M.
基于正数据和未标记数据分类的半监督分类。
见Precup,D.和Teh,Y.W.(编辑),《第34届机器学习国际会议论文集》,机器学习研究论文集,第70卷,第2998-3006页,澳大利亚悉尼,2017年8月6-12日。
1.<;a name="pnu_auc"&g t;Sakai,T.,Niu,G.,Sugiyama,M.
基于正无标记学习的半监督AUC优化。
机器学习,第107卷,第4期,第767-7942018页。

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