半监督
半监督
  基础
    半监督学习=有标签数据+无标签数据+聪明的算法。
    为什么
      主动学习需要依赖专家知识
      给数据打标签（如为图片标注“猫”或“狗”）需要花费大量时间和人力。
      获取未标记数据较简单
    假设
      聚类假设
        同属同一个簇
      流形假设
        临近的样本有相似的输出值
      相似样本有相似的输出
  算法
    模型假设必须准确
    TSVM
      训练一个SVM
      在无标签数据的基础上，尝试调整超平面的位置
      目标是让无标签数据的预测尽量“自信”，即大多数无标签点距离分类边界尽可能远。
      重新训练：结合优化后的边界，更新分类器。
    图半监督
      有标签相当于染过色，无标签未染色
        相当于是标签传播的过程
      通过迭代更新，标签逐步传播到无标签节点
      收敛：当标签不再变化或达到最大迭代次数时停止。
      存储开销比较大，难以判断新样本在图中位置
    分歧
      多模型的设计
      模型之间通过合作与竞争利用无标签数据
      常见方式：模型 A 给出预测，模型 B 学习并利用 A 的预测作为伪标签，反之亦然
    半监督聚类
      必连和勿连
      少量标记样本
        直接作为种子初始化聚类中心