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半监督学习

让学习器不依赖外界交互，自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习。 半监督学习的现实要求非常强烈，因为在现实应用中往往能容易地手机到大量未标记样本，而获取“标记”却需要耗费大量人力、物力、财力。 例如，在进行计算辅助医学影响分析时，可以从医院获得大量的医学影像，但若希望医学专家把影响中的病灶全都表示出来是不现实的。 “有标记数据少，无标记数据多”在互联网应用中更加明显，例如在进行网页推荐时，会请用户标记处感兴趣的网页，但很少有用户愿意花很多时间来提供标记。因此有标记网页样本较少，但是互联网上存在无数网页可作为未标记样本来使用，半监督学习恰好提供了一条利用“廉价”未标记样本的途径。 半监督学习可参考： https://www.ligongku.com/question/detail/841.html 未标记样本参考： https://www.ligongku.com/question/detail/836.html