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什么是半监督学习？
重要性：半监督机器学习算法是一种混合算法，它吸收了监督学习和无监督学习算法的优点。
来源:人工智能+简介
简介机器学习算法的一种形式是半监督学习。监督机器学习算法是一个非常昂贵的过程，因为所有数据都必须手动标记。在无监督机器学习算法中，使用范围非常有限，因为它没有输出标签。引入半监督学习是为了克服这些限制。
监督机器学习算法什么是半监督学习？
什么是半监督学习？半监督机器学习算法是一种混合算法，它结合了监督学习和无监督学习算法的优点。它能够使用一些标记数据和大量未标记数据来训练一个能够标记数据的模型，而无需手动操作。这使得它兼具监督和无监督机器学习算法的优点，同时避免了缺点。
半监督机器学习算法通常用于回归、分类和聚类问题。但是，也可以使用 k 均值模型的无监督算法来解决聚类问题。半监督学习比监督学习更便宜，比无监督学习更有用，使其成为两者的完美结合。接下来让我们看看半监督学习实际上是如何工作的。
半监督学习自我训练的步骤
半监督学习自我训练的步骤我们知道半监督学习使用少量标记数据和大量未标记数据集，但它实际上是如何工作的？以下是自我训练方法的步骤，这是最常见的方法：