x**y
发帖数: 1086 | 1 如果training data数量很少，比如100个training data，1million testing data，3
classes，data本身不复杂，是4维的离散量，该用什么方法比较合适呢？semi-
supervised? |
s*****n
发帖数: 5488 | 2 why do they use 100 training data and 1M testing data, insane?
3
【在 x**y 的大作中提到】
: 如果training data数量很少，比如100个training data，1million testing data，3
: classes，data本身不复杂，是4维的离散量，该用什么方法比较合适呢？semi-
: supervised?
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s****n
发帖数: 150 | 3 Maybe the 100 training data is labeled data, while the 1M testing data is
unlabeled.
【在 s*****n 的大作中提到】
: why do they use 100 training data and 1M testing data, insane?
:
: 3
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j******y
发帖数: 700 | 4 u could try active learning
but 100 training size is too small comparing with 1m |
x**y
发帖数: 1086 | 5 纯粹就是个人为设计出来的问题。
算是prediction吧，比如说判断一个人健康状况，good, average,poor
有四项指标a,b,c,d
现在有1m人，label其中100个人，如何predict剩下那999900
虽然数据不复杂，但是就这么点training data，想不出用什么方法能有好结果 |
d****j
发帖数: 293 | |
x**y
发帖数: 1086 | 7 active learning和semi-supervised比较的话，有什么优缺点呢？ |
x**y
发帖数: 1086 | 8 还有一个问题就是说，如果没有先验知识的话，或者说单纯从data本身并不能人为得出
一个确定的prediction的话，active learning还有效么？ |
s*****n
发帖数: 5488 | 9 我有点明白你说的意思了。1m的点不能被叫做test data. 回到问题的本质。
现在是在4维空间里面，给你100个点，让你把这个空间划分为三个区域。
区域内部的点聚合，区域外边的点距离做够大。事实上这样做的自由度太大，会有多种
选择，自然也会有mis-classification.
now, with testing data,(事实上，test data也是a b c d -> g/b/ 的映射，否则怎
么能够test, 只用abcd四维的micro feature来进行clusting.得到k个clusters.
now, mapping 100 points to k clusters with what ever means and synthese a
function/model, that is your ouput.
Finally, testing with 1M points with the whole mapping.
【在 x**y 的大作中提到】
: 还有一个问题就是说，如果没有先验知识的话，或者说单纯从data本身并不能人为得出
: 一个确定的prediction的话，active learning还有效么？
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x**y
发帖数: 1086 | 10 是这个意思，具体到实际问题上，label 1m unlabeled data based on 100 labeled
data,如何做？也就是说如何选取一个合适的model呢？当labeled<
还有一个时空复杂度的问题也需要考虑。
【在 s*****n 的大作中提到】
: 我有点明白你说的意思了。1m的点不能被叫做test data. 回到问题的本质。
: 现在是在4维空间里面，给你100个点，让你把这个空间划分为三个区域。
: 区域内部的点聚合，区域外边的点距离做够大。事实上这样做的自由度太大，会有多种
: 选择，自然也会有mis-classification.
: now, with testing data,(事实上，test data也是a b c d -> g/b/ 的映射，否则怎
: 么能够test, 只用abcd四维的micro feature来进行clusting.得到k个clusters.
: now, mapping 100 points to k clusters with what ever means and synthese a
: function/model, that is your ouput.
: Finally, testing with 1M points with the whole mapping.
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s*****n
发帖数: 5488 | 11 什么时空复杂度？算法吗？模型自己找吧。比如bayerisan(NN)+ kohornen中间层.
类别一下，就是有个老师能让问100道问题。你有1M的题要问，怎么办呢。先研究一下
，找出k到典型问题。然后再问老师 k道题是好还是坏呢，还是有好有坏呢。
behavior (也许包括最近统计）AI 就是这么点简单道理，就是拿一堆炒烂的东西瞎搅
和。
【在 x**y 的大作中提到】
: 是这个意思，具体到实际问题上，label 1m unlabeled data based on 100 labeled
: data,如何做？也就是说如何选取一个合适的model呢？当labeled<: 还有一个时空复杂度的问题也需要考虑。
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d**e
发帖数: 6098 | 12 你们太牛了！ ML我上完就忘了。
感觉是不是考这些才比较考能力
【在 s*****n 的大作中提到】
: 什么时空复杂度？算法吗？模型自己找吧。比如bayerisan(NN)+ kohornen中间层.
: 类别一下，就是有个老师能让问100道问题。你有1M的题要问，怎么办呢。先研究一下
: ，找出k到典型问题。然后再问老师 k道题是好还是坏呢，还是有好有坏呢。
: behavior (也许包括最近统计）AI 就是这么点简单道理，就是拿一堆炒烂的东西瞎搅
: 和。
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