半监督学习 原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

半监督学习（Semi-supervised learning, SSL）是一种在数据集中只有少量标记数据的情况下进行机器学习的方法。在传统的监督学习中，训练数据集通常具有明确的标签，而在实际应用中，标记数据的成本往往很高，这使得我们无法获得足够的标记数据。半监督学习在这种情况下起着关键作用，因为它允许我们使用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。

2. 核心概念与联系

半监督学习可以分为两类：基于概率图模型的半监督学习和基于自编码器的半监督学习。我们将在本文中探讨这两种方法。

2.1 基于概率图模型的半监督学习

基于概率图模型的半监督学习，主要通过学习数据之间的关系来实现。常见的概率图模型包括无向图、有向图、随机字段和随机场。这些模型可以用来表示数据之间的关系，并在模型训练过程中利用标记数据进行优化。

2.2 基于自编码器的半监督学习

自编码器是一种用于学习数据表示的神经网络，它通过输入数据的无损压缩来学习数据的潜在结构。自编码器可以用来在半监督学习中学习数据表示，并在无标记数据上进行预测。

3. 核心算法原理具体操作步骤

在本节中，我们将详细介绍基于概率图模型的半监督学习和基于自编码器的半监督学习的操作步骤。