半监督学习是一种机器学习方法,它结合了有标签数据和无标签数据进行训练。与传统的监督学习不同,半监督学习并不需要所有数据都有标签,因此可以大大减少标注数据的成本。
在半监督学习中,我们有一部分数据是已经标记好的,称为“有标签数据”,另一部分数据是没有标记的,称为“无标签数据”。这些无标签数据的数量通常远远大于有标签数据。通过利用大量的无标签数据,半监督学习能够更好地理解数据的分布和结构,从而提高模型的泛化能力。
半监督学习的算法主要有两类:基于图的方法和基于聚类的方法。基于图的方法主要是通过构建一个图来表示数据点之间的相似性,然后在这个图上进行传播标签。而基于聚类的方法则是先对数据进行聚类,然后对每个聚类赋予一个标签。
总的来说,半监督学习提供了一种有效的方式,能够在只有少量标注数据的情况下进行有效的学习。这对于那些难以获取大量标注数据的任务来说,具有重要的意义。