半監督學習

半監督學習：讓學習器不依賴外界互動、自動利用未標記樣本提公升學習效能，就是半監督學習。

它的出現也是符合實際生活的需求，比如：網際網路中進行網頁推薦，請使用者標記出感興趣的網頁，但實際使用者標記的很少，所以「有標記資料少，無標記資料多」；再比如醫學影像分析，可以從醫院獲得大量醫學影像，但是全部標記是不現實的。

半監督學習還可以進一步劃分為

純半監督學習

和直推學習

，兩者的區別在於：前者假定訓練資料集中的未標記資料並非待**資料，而後者假定學習過程中的未標記資料就是待**資料。

下面主要學習生成式方法、半監督svm、基於分歧的方法和半監督聚類。詳情見收藏文章《周志華《machine learning》學習筆記（15）--半監督學習》。

半監督學習

一般認為,半監督學習的研究始於 b.shahshahani 和 d.landgrebe 的工作 shahshahanil94 但未標記示例的價值實際上早在上世紀 80 年代末就已經被一些研究者意識到了 lippman89 d.j.miller 和 h.s.uyar milleru97 認為,半監督學...

半監督學習

最近的一段時間一直在學習半監督學習演算法，目前，國內的南京大學周志華老師是這方面的泰斗，寫了很多這方面牛的文章，可以參考一下他的主頁 在國內的學術界周老師一直是我比較欽佩的人之一。下面貼出來的文章出自周老師之手，通俗易懂。受益匪淺。一般認為,半監督學習的研究始於 b.shahshahani 和 d....

半監督學習

目前，國內的南京大學周志華老師是這方面的泰斗，寫了很多這方面牛的文章，可以參考一下他的主頁 下面貼出來的文章出自周老師之手，通俗易懂。受益匪淺。一般認為,半監督學習的研究始於 b.shahshahani 和 d.landgrebe 的工作 shahshahanil94 但未標記示例的價值實際上早在上...