1 半监督学习

• 半监督学习（Semi-Supervised Learning）是机器学习的一种形式，它结合了监督学习和无监督学习的特点。
• 在半监督学习中，算法同时使用有标签的数据（即已知输出的数据）和无标签的数据（即未知输出的数据）进行训练。
• 这种方法在标签数据稀缺或获取标签成本高昂的情况下特别有用。

   2 self-training 算法

  • 基本思想是使用已标记的数据来训练一个初始模型，然后使用这个模型对未标记的数据进行预测，将预测结果中置信度高的数据（即模型预测最确定的部分）作为正确标记，将其添加到训练集中
  • 这个过程可以迭代进行，逐步扩大有标签数据集的规模，并重新训练模型。

    

    2.1 优点

    • 可以有效利用大量未标记的数据。
    • 在标记数据稀缺的情况下提高模型性能。
    • 算法相对简单，易于实现。

      2.2 缺点

      • 对初始标记数据的质量非常敏感。
        • 当初始标记样本不能代表整个数据分布时，用初始标记样本训练的分类器泛化性较低。【构造的决策边界会偏离真实的决策边界，进而无法有效地归类数据】
      • 可能会放大初始模型中的偏差，导致误差积累。
      • 自我训练的过程可能会引入噪声。

      • 自训练需要迭代多次，且几乎所有的发现高置信度无标记样本的方法都需要排序置信度值，排序过程增加了计算时间，所以计算时间会较长。

       
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