半监督学习原理与代码实战案例讲解

半监督学习原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 机器学习简述

机器学习是人工智能的一个分支，其核心目标是让计算机系统能够自动地从数据中学习并改进性能，而无需进行显式编程。机器学习算法可以根据训练数据的性质分为三大类：监督学习、无监督学习和半监督学习。

1.2 监督学习、无监督学习和半监督学习

• 监督学习: 利用已知标签的训练数据，学习一个模型来预测未知数据的标签。常见的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
• 无监督学习: 利用无标签的训练数据，探索数据的潜在结构和模式。常见的算法包括聚类、主成分分析、关联规则挖掘等。
• 半监督学习: 介于监督学习和无监督学习之间，利用少量已知标签的训练数据和大量无标签的训练数据，来学习一个模型，以提高模型的泛化能力。

1.3 半监督学习的优势

• 利用未标记数据: 可以利用大量未标记数据，提高模型的泛化能力，尤其是在标记数据获取成本较高的情况下。
• 提高模型精度: 在标记数据有限的情况下，可以利用未标记数据来提高模型的精度。
• 降低人工标注成本: 可以