Matlab的耳语PNU学习 以下论文的MATLAB代码： “基于来自阳性和未标记数据的分类的半监督分类”，ICML 2017。 “基于正无标记学习的半监督AUC优化”，MLJ 2018。 也可以看看 如果您需要Python代码，请访问。

针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像的初步显著性区域；然后在多尺度上选择置信度高的前景、背景超像素块作为多核支持向量机（SVM）分类器的学习样本集，选择并提取八种典型特征代表对应样本训练SVM；接着通过多核SVM分类器预测各超像素显著值；最后融合初步显著图和多核学习显著图，改善FCNN网络输出图的不足，得到最终的显著性目标。该方法在SOD和DUT-OMRON数据库上有更高的AUC值和F-measure值，综合性能均优于对比方法，验证了该方法在显著性检测中准确性的提高，为目标识别、机器视觉等应用提供更可靠的预处理结果。

基于监督学习的web入侵检测系统

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当对大量的标记数据集合(如ImageNet)进行训练时，深度神经网络展示了它们在特殊监督学习任务(如图像分类)上的卓越表现。

SOLD² - Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Det

基于半监督学习的遥感图像分类研究_徐庆伶.pdf ,pdf,论文

无监督学习中用于数据分类的算法，包括原始数据。

摘要为进一步提高多聚焦图像的融合质量提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系即选择源图像中不

监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度，一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约，现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多，而且每个损失函数都有各自的特征，因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式，探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度，而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。