半監督學習總結

半監督學習：算法 部分樣本有標記，可是大部分樣本無標記學習 解決辦法：效率 主動學習+專家知識學習方法 Or 方法 半監督學習數據 半監督學習 應用需求很是強烈，由於大量數據都是未標記的，標記成本高生成 半監督學習的基本假設：參數 聚類假設：即假設數據存在簇結構模型 Or 流形假設   半監督學習方法： 1、生成式方法： 假設存在潛在模型，未標記的分類時缺失的參數，經過EM算法的極大似然估計求解

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