作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
半监督学习是指在已知部分数据（有标记的数据）的条件下，利用其他数据（无标记的数据）进行学习。有些数据无法获得相应的标签信息，因此称作无标记数据或噪声数据。例如图像中的物体边缘、角点，或文本中潜藏的语法结构等。如果能够从这些噪声数据中提取知识，那么将有助于处理实际应用场景中存在的问题。这一领域目前有很多研究成果。本文将介绍半监督学习算法及其相关原理。 半监督学习是机器学习的一个子集，它不是所有的机器学习方法都适用的，但它的确非常重要。主要原因是它可以极大的提高数据集的质量，使得模型训练更加准确。另外，有些情况下由于现实世界中的问题，获取到一些未标注数据甚至没有标签的情况，此时就可以采用半监督学习来解决这个问题。举个例子，对于医疗诊断、图像分析、文本分类等任务来说，通常会有大量的未标注数据。通过对未标注数据的分析，可以发现数据集中隐藏的模式或知识，并结合标注数据一起训练模型。
下面是一个典型的半监督学习过程示意图。假设有两组数据，有标记的训练集$X_t$和$Y_t$，无标记的未标注数据集$X_{un}$，而目标函数为$L(y,f(x))$，即希望损失函数$L$最小化，其中$f$为预测函数。通过学习$f$的参数使得$L$最小化，模型就得到了。
对于每一个未标记的数据$i$，计算它的损失值$\ell_i=L(y^i,\hat{y}i)$，其中$\hat{y}_i=\arg\min_j L(y_j,f(\tilde{x}_i))$，即用其他已标记数据训练出的预测函数$f{\Theta}$，拟合该未标记数据$\tilde{x}i$的输出结果$y^i$，并计算其损失。然后根据$k$个最佳的未标记