1.3.3　半监督学习

半监督学习（Semi-supervised Learning）是一种介于监督和无监督学习之间的学习方式，通过使用带标签数据及大量不带标签的数据进行模型学习。在监督学习中，样本的类别标签是已知的，对于无监督学习，样本是无标签的。实际上，有标签的样本是极少量的，绝大部分数据都是没有标签的，这是因为人工标记样本的成本很高，导致有标签的数据十分稀少。与此相应，不带标签的样本更容易获得。使用半监督学习，只需要少量带标签的数据，同时又能够带来较高的准确性，因此，在今天的大数据时代，半监督学习逐渐受到更多的关注。