李宏毅機器學習P24——semi-supervised learning半監督學習
首先初始化參數θ 然後計算無標籤數據的後驗概率 然後更新模型的參數θ 這種方法相當直覺，沒有很特別的理論解釋 這個方法理論上會收斂，但是初始值會影響結果 原始的標註數據加上後面的無標籤數據 一次一次進行循環（solved iteratively） 訓練有標籤數據得出一個model，然後使用這個model來跑無標籤的數據得到一批Pseudo-label，再將無標籤數據的一部分移除，加到有標籤數據集裏
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