半监督降维
㈠ 表面增强拉曼光谱的表面增强拉曼光谱信息处理与识别
拉曼光谱分析包括定性分析和定量分析,SERS光谱处理与识别包含光谱预处理、特征提取、特征分类(定性分析)、数学建模(定量分析)。由于痕量检测中拉曼光谱信噪比低、微弱信号被荧光背景淹没 、复杂体系中其它未知组分的干扰等因素的影响,SERS信号自动识别存在很大的挑战。另外,由于拉曼增强效应的稳定性影响,利用SERS进行定量分析具有很大的挑战性,然而,借助于化学计量学方法,SERS用于定量分析和模式识别己有较多的报道。
光谱预处理
光谱仪所采集的拉曼光谱包含荧光背景、检测器噪声、激光器功率波动等干扰信息,这些干扰信息不能完全依赖设备的改进而消除,因此在利用光谱数据进行定性定量分析之前,还要完成有效的预处理过程。针对于SERS光谱的预处理,包括平滑去噪和基线校正。
特征提取
在进行模式分类实现定性分析之前,往往需要对光谱进行特征提取。对于特定的体系,有效拉曼特征区通常在较短的波段范围内,因此,可以通过选择充分反映被测物质特性的波段,达到数据降维的目的。最简单的波段选择方法是人工截取,但是它依赖于先验知识和现有谱库。此外,所提出的自动选择方法包括间隔最小二乘法(Iterative Partial Least Squares, iPLS)、相关系数法、逐步回归法、无信息变量消除法(Uninformative Variable Elimination, UVE)[32]、蒙特卡洛无信息变量消除法(Monte Carlo based UVE, MC-UVE） 、谱峰识别、遗传算法（GeneticAlgorithms,GA)、连续投影算法、竞争自适应重采样方法(Competitive AdaptiveRewei动ited Sampling,CARS)等。
此外,已提出的降维模型,可分为无监督降维方法、有监督降维方法以及半监督降维方法。
定性分析——分类方法
目前常用的光谱分类方法有K-近邻法(K-Nearest Neighbor Method, KNN)、PCA类中心最小距离法、光谱相似度匹配、簇类的独立软模式法(SIMCA)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM).线性判别分析(LDA)、贝叶斯判别法、有监督人工神经网络、偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)、高斯混合判别分析(Gaussian Mixture Discriminant Analysis, ]VIDA)、基于分类回归树(Classification And Regression Tree, CART)的随机森林(RandomForests, RF) 方法等。为了得到最佳分类效果,不同的检测体系往往需要不同的分类器。
定量分析——数学建模
光谱定量分析是通过分析己知光谱信息与待测属性间的内在联系,建立适当的校正模型,从而预测待测样品的相关属性,因此,定量分析过程包含校正和预测两部分,核心是校正模型的建立,通常借助于多元校正技术。
㈡ 谁有深度学习书单和学习路线求赐
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2.《深度学习图解》
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3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。
5.《机器学习-原理，算法与应用》
在这本书中对有监督学习，聚类，降维，半监督学习，强化学习的主要算法进行了细致、深入浅出的推导和证明。对于所需的数学知识，单独用一章做了简洁地介绍，可以帮助小白更快入门。
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㈢ 基于图的半监督学习需要预测函数吗
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相专结合的一种属学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。主要分为半监督分类，半监督回归，半监督聚类和半监督降维算法。
㈣ 想深度学习写作，应该看什么书
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㈤ 数据降维是什么意思
数据降维是将数据进行降维处理的意思。
降维，通过单幅图像专数据的高维化，将单幅图像转属化为高维空间中的数据集合，对其进行非线性降维。寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量，将其作为图像数据的特征表达向量。降维处理是将高维数据化为低维度数据的操作。一般来说，化学过程大都是一个多变量的变化过程，一般的化学数据也都是多变量数据。
(5)半监督降维扩展阅读：
数据降维运用：
通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差,提高了识别的精度。
通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效果。此外,该方法对于图像数据是否配准是不敏感的,可对不同大小的图像进行识别,这大大简化了识别的过程。
㈥ Web搜索的目录
第1章 导论
1.1 Web搜索的定义
1.2 Web搜索的发展背景
1.3 Web搜索的挑战性
1.4 Web搜索的科学价值
1.5 Web搜索的研究状况
1.6 本书的内容
第2章 文本检索
2.1 引言
2.2 Web信息采集
2.2.1 Crawler的基本原理
2.2.2 Crawler的工作效率
2.2.3 Crawler的难题
2.3 文本的保存与索引
2.3.1 预处理
2.3.2 文本的保存
2.3.3 文本的索引
2.3.4 索引词的选取
2.4 检索模型
2.4.1 Boolean模型
2.4.2 VSM
2.4.3 概率模型
2.5 网页排序
2.6 查询重构
2.6.1 用户相关反馈
2.6.2 自动局部分析
2.6.3 自动全局分析
2.7 文本聚类
2.7.1 区分法
2.7.2 生成法
2.8 文本分类
2.8.1 K-NN分类器
2.8.2 Bayes分类器
2.8.3 最大熵分类器
2.8.4 区分式分类器
2.9 特征选择
2.9.1 包含算法
2.9.2 排除算法
2.1 0特征变换
2.1 0.1 自组织映射
2.1 0.2 潜语义标号
小结
习题
第3章 图像检索
3.1 引言
3.2 图像检索的发展过程
3.3 文本自动标注
3.3.1 基于二维多粒度隐：Markov模型的二类标注
3.3.2 有监督的多类标注SMI
3.4 物体识别
3.4.1 星群模型
3.4.2 异构星状模型
3.5 文字识别
3.5.1 引言
3.5.2 离线文字识别系统
3.5.3 非线性归一化
3.5.4 余弦整形变换
3.5.5 方向线素特征抽取
3.5.6 渐进式计算的马氏距离分类器
3.5.7 基于模具的文字切分
3.6 人脸检测与识别
3.6.1 Adaboost人脸检测算法
3.6.2 常见的人脸识别算法
3.6.3 非限定性人脸识别算法
3.7 视频检索
3.7.1 概述
3.7.2 镜头切分
3.7.3 视频摘要
小结
习题
第4章 音频检索
4.1 引言
4.2 声学特征抽取
4.2.1 时域特征抽取
4.2.2 频域特征抽取
4.3 HMM模型
4.3.1 基本概念与原理
4.3.2 3个基本问题及其经典算法.
4.4 连续语音识别系统
4.4.1 基于HMM的语音识别统一框架
4.4.2 声学模型
4.4.3 语言模型
4.4.4 解码器
4.5 语音关键词发现技术
4.5.1 基于垃圾模型的关键词发现
4.5.2 语音关键词发现中的核心问题
4.5.3 一个侧重确认的语音关键词发现系统
4.6 语音词汇检测技术
4.6.1 混淆网络
4.6.2 一个基于音节混淆网络的STD系统
4.7 非语音音频检索
4.7.1 概述
4.7.2 声学模型
4.7.3 语义模型
4.7.4 声学空间与语义空间的联系
4.8 音乐检索
4.8.1 概述
4.8.2 哼唱检索
4.8.3 基于语义描述的音乐标注及检索
小结
习题
第5章 信息过滤
5.1 引言
5.2 基本方法
5.2.1 基于Bayes分类器的过滤
5.2.2 基于向量距离分类器的过滤
5.2.3 基于k近邻分类器的过滤
5.2.4 基于SVM的过滤
5.2.5 系统性能评价
5.3 模型学习
5.3.1 生成式与区分式学习
5.3.2 降维变换
5.3.3 半监督学习
5.3.4 演进式学习
5.4 垃圾邮件及垃圾短信过滤
5.4.1 垃圾邮件过滤系统
5.4.2 垃圾短信的过滤
5.5 话题检测与跟踪系统
5.5.1 报道分割
5.5.2 事件检测
5.5.3 事件跟踪
小结
习题
第6章 信息推荐
6.1 引言
6.2 关联规则挖掘的基本算法
6.2.1 基本定义
6.2.2 Apfiofi关联规则挖掘算法
6.2.3 基于FPT的算法
6.3 可信关联规则及其挖掘算法
6.3.1 相关定义
6.3.2 用邻接矩阵求2项可信集
6.3.3 由k项可信集生成(k+1)项可信集
6.3.4 基于极大团的可信关联规则挖掘算法
6.4 基于FPT的超团模式快速挖掘算法
6.4.1 相关定义
6.4.2 基于FPT的超团模式和极大超团模式挖掘
6.5 协同过滤推荐的基本算法
6.6 基于局部偏好的协同过滤推荐算法
6.7 基于个性化主动学习的协同过滤
6.8 面向排序的协同过滤
小结
习题
第7章 发展前沿
7.1 内网检索及对象检索
7.2 基于文档的专家检索
7.2.1 基于文档的专家表示
7.2.2 基于文档的专家检索
7.3 对象检索及信息抽取
7.3.1 对象检索的基本概念
7.3.2 信息抽取
7.4 基于Web的对象检索
7.5 博客检索
7.6 TREC中的博客观点检索
7.7 文本情感分析
7.7.1 文本情感分析中的特征抽取
7.7.2 情感分类模型
小结
习题
参考文献
㈦ 半监督学习的介绍
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。主要分为半监督分类，半监督回归，半监督聚类和半监督降维算法。
㈧ 深度学习中DBN可以用来降维么
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1]
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1]
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。[2]
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。