半监督学习 半监督学习英語Semisupervised learning是机器学习的一个分支它在训练时使用了少量的有标签数据Labeled data和大量的无标签数据Unlabeled data半监督学习介于无监督学习训练数据全部无标签和有监督学习训练数据全部有标签之间半监督学习旨在缓解训练数据中有标签数据有限的问题 无监督学习适用的的问题往往有着大量的无标签样本同时获得有标签样本成本较高部分其它机器学习分支有着相同动机但是遵从不同的假设和方法例如主动学习英语Activelearningmachinelearning和弱监督学习将无标签样本和少量有标签样本同时使用时会对学习的准确性产生极大改善为特定问题获得有标签的数据通常需要熟练工例如转录音频片段或进行物理实验例如确定蛋白质的三维结构或者确定特定地点是否有油气由此获得有标签样本的成本往往较高获取大型的完全标注的样本集是不可行的同时获取无标签的样本成本往往相对较低此时半监督学习具有较大的使用价值半监督学习在机器学习和人类学习的建模方面也具有理论价值 正式的来说半监督学习假设有 l displaystyle l 个独立同分布的样本 x     x l  X displaystyle xdots xlin X 及对应的标签 y     y l  Y displaystyle ydots ylin Y 和 u displaystyle u 个无标签的样本 x l      x l  u  X displaystyle xldots xluin X 半监督学习结合这些样本来获得相比于放弃无标签样本进行有监督学习或放弃有标签样本进行无监督学习更好的分类性能 半监督学习可以是推断学习英语Transductionmachinelearning或归纳学习推断学习的目的是推断给定无标签样本 x l      x l  u displaystyle xldots xlu 的正确标签归纳学习的目的是推断 X displaystyle X 到 Y displaystyle Y 的正确映射 直观地说学习问题可以看成一次考试有标签样本是为了帮助学习由老师解答的样题推断学习中未解决的问题是考试题目归纳学习中它们是会构成考试的练习题 对整个输入空间进行推断学习没有必要依据Vapnik准则也是不够谨慎的然而在实践中为推断学习和归纳学习设计的算法通常交替使用