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半监督学习

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半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。

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　　既有有标记数据 xr，又有无标记数据 xu，一般无标记数据的数量远大于有标记数据。半监督学习又可以分为两种：

　　Transductive learning：无标记数据就是Testing data.

　　Inductive learning：无标记数据不是 testing data，假设在训练时不知道 testing set.

　　半监督学习有两个样本集，一个有标记，一个没有标记。分别记作

　　Lable={（xi，yi）}，Unlabled={（xi）}。并且数量上，L《《U.

　　1. 单独使用有标记样本，我们能够生成有监督分类算法

　　2. 单独使用无标记样本，我们能够生成无监督聚类算法

　　3. 两者都使用，我们希望在1中加入无标记样本，增强有监督分类的效果;同样的，我们希望在2中加入有标记样本，增强无监督聚类的效果。

　　一般而言，半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类。也就是在1中加入无标记样本，增强分类效果.

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