《Spark机器学习进阶实战》——1.3.3　半监督学习

1.3.3　半监督学习

半监督学习介于监督学习与无监督学习之间，其主要解决的问题是利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类，从而达到减少标注代价、提高学习能力的目的。

在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是该模型首先需要学习数据的内在结构以便合理地组织数据进行预测。

应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理（graph inference）算法或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM）等。