概念正无标签学习 / Positive-Unlabeled Learning / PU Learning

PU Learning

弱监督学习的分支，处理训练集中仅标注正类、其余数据既可能为正也可能为负的情形，经典解法包括类别先验估计重加权和无偏风险估计器训练。

时间轴 (近 90 天)

10月15日

PU Learning 不能简单地把未标注样本当作负类，否则会引入严重的标签噪声。

待验证50%

10月15日

经典 PU Learning 解法包括：估计类别先验后对未标注样本重新加权，以及把未标注数据视为正负混合分布并通过无偏风险估计器训练分类器。

待验证50%

PU Learning 不能简单地把未标注样本当作负类，否则会引入严重的标签噪声。

经典 PU Learning 解法包括：估计类别先验后对未标注样本重新加权，以及把未标注数据视为正负混合分布并通过无偏风险估计器训练分类器。