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牛屠宰环节布鲁氏菌病检疫漏检定量风险评估
【出 处】
:
农产品质量与安全
【发表日期】
:
2017年12期
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机器学习中,监督学习的训练数据都带有对应的标记,通过对训练样本的训练学习其中的联系从而得到模型。但是监督学习的效果依赖于大规模的有标记数据,对大量数据进行人工标注是十分耗时耗力的。无监督学习正相反,给定的数据集并没有对应的标签,程序需要自行对数据进行处理,找寻数据间的联系。而半监督学习数据集中有少量的有标签数据和大量的无标签数据,通过协同训练、自训练等学习方法处理两种数据从而得到合适的模型。在实际
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