【機器學習】半監督學習

傳統的 機器學習 技術分爲兩類，一類是無監督學習，一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集，而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中，只有少量的帶有標記的數據，因爲對數據進行標記的代價有時很高，比如在生物學中，對某種蛋白質的結構分析或者功能鑑定，可能會花上生物學家很多年的工作，而大量的未標記的數據卻很容易得到。 這就促使能同時利用標記樣本和未標記樣本的半監督學習技術迅速

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