Introduction to Semi-Supervised Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Semi-supervised learning is a learning paradigm concerned with the study of how computers and natural systems such as humans learn in the presence of both labeled and unlabeled data. Traditionally, learning has been studied either in the unsupervised paradigm (e.g., clustering, outlier detection) where all the data are unlabeled, or in the supervised paradigm (e.g., classification, regression) where all the data are labeled. The goal of semi-supervised learning is to understand how combining labeled and unlabeled data may change the learning behavior, and design algorithms that take advantage of such a combination. Semi-supervised learning is of great interest in machine learning and data mining because it can use readily available unlabeled data to improve supervised learning tasks when the labeled data are scarce or expensive. Semi-supervised learning also shows potential as a quantitative tool to understand human category learning, where most of the input is self-evidently unlabeled. In this introductory book, we present some popular semi-supervised learning models, including self-training, mixture models, co-training and multiview learning, graph-based methods, and semi-supervised support vector machines. For each model, we discuss its basic mathematical formulation. The success of semi-supervised learning depends critically on some underlying assumptions. We emphasize the assumptions made by each model and give counterexamples when appropriate to demonstrate the limitations of the different models. In addition, we discuss semi-supervised learning for cognitive psychology. Finally, we give a computational learning theoretic perspective on semi-supervised learning, and we conclude the book with a brief discussion of open questions in the field. Table of Contents: Introduction to Statistical Machine Learning / Overview of Semi-Supervised Learning / Mixture Models and EM / Co-Training / Graph-Based Semi-Supervised Learning / Semi-Supervised Support Vector Machines / Human Semi-Supervised Learning / Theory and Outlook
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
总的来说，《Introduction to Semi-Supervised Learning》是一本让我又爱又恨的书。我爱它深入的理论分析，但恨它糟糕的实践指导。在理论方面，作者无疑是下了功夫的，他对半监督学习的各个方面都进行了细致的探讨，尤其是在算法的数学原理和理论基础方面，本书给出了非常详尽的阐述。例如，书中关于图论在半监督学习中的应用，以及各种核方法的原理，都有比较深入的讲解，这对于希望深入理解这些技术底层的读者来说，无疑是很有价值的。我学到了一些我在其他地方从未接触过的理论细节，并且对于一些经典的半监督学习算法有了更深刻的认识。然而，这本书在实际应用层面就显得力不从心了。它几乎没有提供任何关于如何实现这些算法的指导，也没有给出任何实际的代码示例。所有的数据集和实验都显得非常理论化，让人很难将其与现实世界中的问题联系起来。我尝试着去寻找一些关于如何将书中理论应用于实际问题的线索，但几乎一无所获。很多时候，我读完一大段理论，然后就陷入了“所以呢？”的境地。我需要花费大量的时间和精力去寻找相关的工具和库，去尝试自己动手实现，才能将书中的知识转化为实际的能力。这本书更像是一本研究文献的集合，而不是一本真正意义上的教科书。
评分这本《Introduction to Semi-Supervised Learning》在我手里感觉像一本精心打磨的艺术品，它并非追求速成的实用主义，而是沉浸在理论的优雅和深邃之中。作者的写作风格十分学术，行文之间流露出严谨的逻辑和对知识的敬畏。他对于半监督学习的起源、发展脉络以及各个流派的演变，都进行了详尽的梳理。每一章节的引入都像是一场精心设计的铺垫，层层递进，将读者引入一个更加广阔的理论视野。我在阅读过程中，时常会停下来，思考作者提出的每一个观点，咀嚼他所引用的每一篇论文。书中对于数学公式的推导，虽然有时候显得略为繁琐，但每一步都力求严谨，让我能够清晰地看到理论是如何从基本原理推导出来的。对于一些核心的算法，作者不仅给出了数学描述，还深入探讨了其背后的直观理解，虽然这种理解有时需要读者投入相当的精力去消化。我尤其欣赏书中对于一些关键问题的探讨，比如“如何平衡标签信息的利用和未标注数据的价值？”、“不同半监督学习方法的优势与局限性是什么？”等等，这些问题直击要害，激发了我的深度思考。这本书更像是一本提供思想的哲学著作，而不是一本操作指南。它不会告诉你“如何使用Python实现一个半监督分类器”，而是告诉你“为什么需要半监督分类器，它的理论基础是什么，以及未来可能的发展方向”。对于那些渴望深入理解半监督学习底层原理的研究者来说，这本书无疑是一份宝贵的精神食粮。
评分这本书简直是我最近几个月来读到的最令人沮丧的教科书了，不是因为内容太难，而是因为它的叙述方式简直像是在试图把读者逼疯。开篇花了足足三十页来介绍“什么是机器学习”，仿佛读者连电脑都不会开一样。然后，在讲到半监督学习的核心概念时，又用一种极其晦涩的语言，夹杂着我根本没听说过的缩写词，把本来就有些抽象的概念变得更加扑朔迷离。我花了大量时间去查阅那些缩写词的意思，结果发现它们在接下来的章节里几乎就没有出现过，简直是浪费生命。更让人恼火的是，本书的例子寥寥无几，而且那些例子也设计得极其糟糕，根本无法帮助理解理论。比如，在介绍标签传播算法时，它给出了一个简单的图，然后就说“显而易见，节点的标签会沿着图的边传播”。显而易见？我看着那个图，完全不知道是怎么传播的，需要多少步，什么样的权重。我真的怀疑作者在写这本书的时候，是不是根本没有考虑过读者会是怎样一个学习者。这本书的排版也令人抓狂，行距窄得像在挤牙膏，字体又小，阅读起来眼睛十分疲劳，常常需要眯着眼睛才能看清楚。整体感觉就是，这本书像是一堆堆堆砌起来的理论，缺乏了连接和指导，读者需要自己去钻研，去猜，去摸索。我原本是想通过这本书快速掌握半监督学习，结果却把自己弄得更加迷茫。
评分对于我来说，这本书提供了一种完全出乎意料的学习体验。它没有像大多数技术书籍那样，从“这是什么”、“为什么需要它”、“如何使用它”这样的实用角度切入，而是从一个更加宏观、更加哲学的高度来审视半监督学习。作者似乎对这门学科的历史演进和理论根基有着极深的迷恋，并试图将这种迷恋传递给读者。书中的每一句话都经过深思熟虑，充满了思辨的色彩。他没有急于给出所谓的“解决方案”或“最佳实践”，而是引导读者去思考问题的本质，去探究事物发生的根本原因。例如，在讨论“自举法”（bootstrapping）在半监督学习中的应用时，作者并没有直接给出具体的实现步骤，而是深入探讨了“信息不完全性”与“模型迭代”之间的辩证关系，以及这种关系如何影响学习的进程。这种写作风格对我来说是一种挑战，但也带来了前所未有的启发。我需要不断地停下来，反思作者的论点，并将其与我已有的知识体系进行整合。书中的一些观点，虽然初看可能有些晦涩，但随着阅读的深入，会逐渐显露出其深刻的洞察力。它不像一本速成手册，更像是一坛陈年的老酒，需要慢慢品味，才能体会到其中的醇厚。我感觉自己不仅仅是在学习一个技术，更是在学习一种思考问题的方式。
评分我必须承认，在翻开这本书之前，我对半监督学习的了解仅限于一些零散的概念。然而，在读完这本书的相当一部分内容后，我感觉自己仿佛置身于一片信息的海洋，却又找不到北。书中充斥着各种专业术语和复杂的数学模型，而且这些模型并没有得到充分的解释。例如，在介绍一种新的算法时，作者直接抛出了一堆公式，然后就跳转到下一个话题，完全没有对公式中的各个变量、参数以及它们之间的关系做任何铺垫性的解释。这让我非常困惑，因为我需要花费大量的精力去回忆和查找之前章节的内容，甚至需要去查阅其他的资料才能勉强理解。本书的组织结构也显得有些混乱，章节之间的联系并不紧密，有时候感觉像是把几篇独立的研究论文拼凑在一起。而且，即使是同一章节内部，不同段落之间的逻辑跳跃也很大，让我难以形成连贯的理解。最令人沮丧的是，书中提供的所有例子都极其抽象，要么是纯粹的数学模型，要么是一些我从未接触过的领域中的概念，这使得我很难将书中的理论与实际应用联系起来。我感觉自己像是在爬一座陡峭的山，每一步都异常艰难，而且山顶在哪里，我却完全看不到。我期望这本书能够给我一条清晰的学习路径，但事实是，它给我的是一堆需要自己去解构的难题。
评分说实话，介绍计算机算法的书很难评论，尤其是对于身处算法领域外的人而言，但是作为应用实践者，在茫茫多的算法书中指摘出自己的心仪之作仍不失为一种浪（强）漫（迫）感（症）。倘若你有机会了解一下机器学习的基础信息，会发现算法实现主要分为监督、无监督和强化三种学习范式，而近年来多位专业大牛则纷纷强调后两者。相比之下，半监督学习有点悲摧，虽然顶着“人类学习机制的最大可能性”这类帽子，可最为缺少关爱的样子，也许是由于其实现难度往往取决于监督或无监督的进展（也就是在这两者基础上改成半监督）。在为数不多的半监督学习相关书籍中，这本书的质量可算是上乘，全彩图，一共才130页，每一个具体算法配一个正面例子，加上许多的负面例子，将“算法表现取决于分析者对数据信息本质作出的假设与算法本身的匹配程度”的道理说了个明白。
评分一句话semi-supervised learning就是基于各种assumption把unlabeled examples整合进regularization里。现在Jerry又开始鼓捣homology，祝一路走好。
评分除了概念什么都没讲，不如去看wikipedia
评分完备记录了跨越整个decade的东西，但这个时代几乎已经过去了
评分绝对的入门好书
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