半监督学习总结

半监督学习：算法 部分样本有标记，可是大部分样本无标记学习 解决办法：效率 主动学习+专家知识学习方法 Or 方法 半监督学习数据 半监督学习 应用需求很是强烈，由于大量数据都是未标记的，标记成本高生成 半监督学习的基本假设：参数 聚类假设：即假设数据存在簇结构模型 Or 流形假设   半监督学习方法： 1、生成式方法： 假设存在潜在模型，未标记的分类时缺失的参数，经过EM算法的极大似然估计求解

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