Tri-training

半监督学习

之前提到的算法，多数都属于监督学习算法。其特点在于，构建一个包含标记数据的训练集，用来训练算法模型。

然而，获得标记数据是一个费时费力的高成本过程，实际工作中，更有可能的情况是：少量标记数据+大量未标记数据。

未标记数据的处理方式，一般有如下三种：

1.根据标记数据生成一个简单的模型A。

2.挑出对改善模型性能帮助最大的样本数据B。

3.通过查询行业专家获得B的真实标记。

4.根据B的真实标记，更新模型A。

以SVM为例，对于改善模型性能帮助最大的样本往往是位于分类边界的样本，可将这些样本挑出来，查询它的标记。

https://mp.weixin.qq.com/s/9pGfdn3cAT7G5-TNWwg_qg

主动学习（ACTIVE LEARNING）

纯半监督学习和推断学习

纯半监督学习和推断学习，都属于广义上的半监督学习。和主动学习不同，半监督学习无需专家提供的外部信息。

但标记数据总归不能无中生有，半监督学习的实现有赖于若干假设，其中主要有聚类假设和流形假设两种。其本质都是“相似的样本拥有相似的输出”。

纯半监督学习假定未标记数据为训练样本集，而推断学习则认为未标记数据为测试样本集。

虽然多数情况下，半监督学习能有效提升模型的泛化性能，然而这并不是绝对的。当半监督学习之后，模型的泛化性能反而下降时，我们首先需要检查数据是否满足算法所依赖的假设。

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3147974.html

半监督学习

协同训练算法

协同训练（co-training）算法是一种多学习器的半监督学习算法。它是多视图（multi-view）学习的代表。

以电影为例，它拥有多个属性集：图像、声音、字幕等。每个属性集就构成了一个视图。

协同训练假设不同的视图具有“相容性”。所谓相容性是指，如果一个电影从图像判断，像是动作片，那么从声音判断，也有很大可能是动作片。

协同训练的算法流程：

1.在每个视图上，基于有标记数据，分别训练出一个分类器。

2.每个分类器挑选自己最有把握的未标记数据，赋予伪标记。

3.其他分类器利用伪标记，进一步训练模型，最终达到相互促进的目的。

理论上，如果不同视图之间具有完全相容性，则模型准确度可达到任意上限。而实际中，虽然很难满足完全相容性假设，但该算法仍能有效提升模型的准确度。

原始的协同训练算法的主要局限在于，构造视图在工程上是件很有难度的事情。后续的一些改进算法针对这点，在应用范围上做了不少改进。如基于不同学习算法、不同的数据采样、不同的参数设置的协同训练算法。

理论研究表明，只要弱学习器之间具有显著分歧（或差异），即可通过相互提供伪标记的方式提升泛化性能。因此，协同训练算法又被称为基于分歧的算法。

Tri-training

2005年，周志华提出了Tri-training算法。该算法的流程如下：

1.首先对有标记示例集进行可重复取样(bootstrap sampling)以获得三个有标记训练集，然后从每个训练集产生一个分类器。

2.在协同训练过程中,各分类器所获得的新标记示例都由其余两个分类器协作提供，具体来说，如果两个分类器对同一个未标记示例的预测相同，则该示例就被认为具有较高的标记置信度，并在标记后被加入第三个分类器的有标记训练集。

http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496162.html

Tri-training, 协同训练算法

Co-Forest & Co-Trade

Co-Forest & Co-Trade是周志华在Tri-training基础上的改进算法。

http://lamda.nju.edu.cn/huangsj/dm11/files/gaoy.pdf

半监督学习中的几种协同训练算法

https://mp.weixin.qq.com/s/xGPiaXTnQad3RcMwIELP4w

流式聚类算法

https://wenku.baidu.com/view/4169e77f27284b73f2425047.html

https://mp.weixin.qq.com/s/uSHLJKB0knVcCY759Ul25w

什么是聚类和降维？

https://mp.weixin.qq.com/s/ORLOOhufrInyPdS6fbywOw

深入浅出——基于密度的聚类方法

https://mp.weixin.qq.com/s/Vi4Yb8TOJydj9yL078iNHw

BIRCH层次聚类详解

https://mp.weixin.qq.com/s/dIsq3RKAU_K6vS0-MPKbzA

BIRCH聚类算法原理

https://mp.weixin.qq.com/s/_5A3DuVyN6aE9n5OEc19kA

数据科学家必须了解的六大聚类算法：带你发现数据之美

https://mp.weixin.qq.com/s/pDiZt4ydWw-4cYeE4gpjiw

数据科学家需要了解的5大聚类算法

https://www.zhihu.com/question/34554321

用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？

https://mp.weixin.qq.com/s/7zV370J7nv5wSWxdYa5Plg

DBSCAN聚类算法原理介绍，以及代码实现

https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81094891

DBSCAN聚类算法

https://mp.weixin.qq.com/s/pgjItzm_XDe_nxxHxt34Xw

详解DBSCAN聚类

https://mp.weixin.qq.com/s/8dB2OQCoZ7_kSxExm32WSA

于剑：聚类理论与算法选讲

https://mp.weixin.qq.com/s/1SOQZ3fsiYtT4emt4jvMxQ

深入浅出聚类算法

https://mp.weixin.qq.com/s/GlwJhvdzxaRbRE2DhMpBSg

基于动态局部搜索的免疫自动聚类算法

https://mp.weixin.qq.com/s/IS4eXECKx2u41VFtmTsBhA

全面理解无监督学习基础知识

https://mp.weixin.qq.com/s/P9bxQobyEvMHY8umGkAz8Q

无监督机器学习中，最常见4类聚类算法总结

https://mp.weixin.qq.com/s/qTZZVBlZF7_oR8QFGq6hmQ

Fuzzy c-means聚类算法简介

https://mp.weixin.qq.com/s/FQUeNMU_8VLupHnfIyu8SQ

小孩都看得懂的聚类

https://mp.weixin.qq.com/s/D65S_qDvXgY65a3cXCZb6Q

常用聚类算法综述

https://mp.weixin.qq.com/s/geJz2P-03vPir4cxasoQSQ

如何正确选择聚类算法？

元胞自动机

http://www.doc88.com/p-8939046003005.html

元胞自动机理论及其在计算机仿真模拟中的应用

http://blog.csdn.net/chl033/article/details/5367861

元胞自动机与相关理论和方法

http://blog.csdn.net/deepfuture/article/details/5065284

元胞自动机

http://www.cnblogs.com/Firefly727/articles/1856328.html

元胞自动机

https://mp.weixin.qq.com/s/KZcNsTLurOm7MNfCkNvcZw

CNN与元胞自动机：“深度”之含义初探

https://mp.weixin.qq.com/s/TQ-koPMLknWQtDsolrU8Jw

什么是元胞自动机？

https://mp.weixin.qq.com/s/g8rogZKkZvGEYA9MD_kFwA

硬核解读！燃烧了152天的澳大利亚山火是怎么来的？又是怎么灭的？

simhash

simhash是一种能计算文档相似度的hash算法。

《Similarity Estimation Techniques from Rounding Algorithms》

《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling》

https://github.com/yanyiwu/simhash

类似的相似度Hash算法，还有用于图像搜索的aHash、pHash、dHash。

https://www.biaodianfu.com/simhash.html

文本内容相似度计算方法：simhash

http://www.cnblogs.com/chenwenbiao/archive/2011/09/12/2174139.html

simhash算法的原理

http://www.cnblogs.com/chenwenbiao/archive/2011/09/12/2174137.html

simhash与Google的网页去重

http://blog.jobbole.com/21928/

Simhash算法原理和网页查重应用

https://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/8220992

看起来像它——图像搜索其实也不难

https://www.jianshu.com/p/193f0089b7a2

相似图片检测：感知哈希算法之dHash的Python实现

https://mp.weixin.qq.com/s/vwhetMpQllczILptBNcoWg

基于快速GeoHash，如何实现海量商品与商圈的高效匹配？

《Approximate nearest neighbors: towards removing the curse of dimensionality》

《Similarity Search in High Dimensions via Hashing》

说到Hash，大家都很熟悉，是一种典型的Key-Value结构，最常见的算法莫过于MD5。其设计思想是使Key集合中的任意关键字能够尽可能均匀的变换到Value空间中，不同的Key对应不同的Value，即使Key值只有轻微变化，Value值也会发生很大地变化。这样特性可以作为文件的唯一标识，在做下载校验时我们就使用了这个特性。

但是有没有这样一种Hash呢？他能够使相似Key值计算出的Value值相同或在某种度量下相近呢？甚至得到的Value值能够保留原始文件的信息，这样相同或相近的文件能够以Hash的方式被快速检索出来，或用作快速的相似性比对。位置敏感哈希（Local Sensitive Hashing, LSH）正好满足了这种需求。

相似性检索在各种领域特别是在视频、音频、图像、文本等含有丰富特征信息领域中的应用变得越来越重要。丰富的特征信息一般用高维向量表示，由此相似性检索一般通过K近邻或近似近邻查询来实现。

传统主要方法是基于空间划分的算法——tree类似算法，如R-tree，Kd-tree，SR-tree。这种算法返回的结果是精确的，但是这种算法在高维数据集上的时间效率并不高。实验指出维度高于10之后，基于空间划分的算法时间复杂度反而不如线性查找。LSH方法能够在保证一定程度上的准确性的前提下，时间和空间复杂度得到降低，并且能够很好地支持高维数据的检索。

http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/12342159

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍

https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/53019049

LSH(Locality Sensitive Hashing)原理与实现

https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/9234184.html

局部敏感哈希-Locality Sensitivity Hashing

https://blog.csdn.net/yc461515457/article/details/48845775

局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing)

https://blog.csdn.net/baidu_21807307/article/details/51794373

局部敏感哈希深度解析(locality-sensetive hashing, LSH)

K-D Tree

K-Dimensional Tree

https://mp.weixin.qq.com/s/pkqC8phkYDZhLvMaDNaHkg

空间连接运算与空间索引

https://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44664645

SR-tree

sphere/rectangle-tree

https://wenku.baidu.com/view/22416a14b94ae45c3b3567ec102de2bd9605de83.html

基于SR-树的空间对象最近邻查询

GRASS GIS

一个开源的GIS软件。

https://grass.osgeo.org/

上面列举的这些空间搜索算法，在该软件中都有实现。