半监督学习 (Semi-Supervised Learning) 原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：半监督学习、数据标签、无监督学习、有监督学习、算法融合、数学模型
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在机器学习领域，数据集通常分为两类：带有标签的数据（有监督学习）和未带标签的数据（无监督学习）。有监督学习方法需要大量带有标签的数据来训练模型，而无监督学习方法则利用未带标签的数据进行模式识别和聚类。然而，获取大量高质量的标签数据往往成本高昂且耗时。半监督学习（Semi-Supervised Learning）旨在解决这个问题，通过利用有限的带标签数据和大量的未带标签数据，提高学习效率和模型性能。
1.2 研究现状
近年来，半监督学习已成为机器学习研究中的一个重要分支，吸引了大量研究者的关注。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的半监督学习方法得到了广泛应用，比如利用自动编码器、生成对抗网络（GANs）以及图神经网络（GNNs）等。这些方法试图通过结构
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140204333
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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