半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或困难的场景，通过利用未标记数据来提升模型的泛化能力和预测准确性，减少对大量标记数据的依赖。
半监督学习位于监督学习和无监督学习之间，其核心思想是根据数据是否有标签来区别处理：对于有标签的数据，使用传统的监督学习方法进行训练；对于无标签的数据，则利用其内在结构和分布信息来辅助模型的学习。这种方法弥补了完全监督学习和无监督学习的不足，在许多实际应用中表现出色。
半监督学习通常基于几个关键假设，如低密度分隔假设和聚类假设。低密度分隔假设认为决策边界应该位于数据的低密度区域，而聚类假设则认为同一类别的数据在特征空间中是紧密聚集的。这些假设帮助模型更好地利用未标记数据的信息，从而提高模型的性能。
常见的半监督学习方法包括自训练算法、熵正则化、半监督支持向量机（Semi-Supervised SVM）、一致性正则化、伪标签、标签传播等。这些方法通过不同的策略来整合有标签和无标签数据，以优化模型的训练过程和预测性能。
半监督学习通过结合少量标记数据和大量未标记数据，利用未标记数据的内在结构和分布信息，提高模型的泛化能力和预测准确性，是一种介于监督学习和无监督学习之间的有效学习方法.
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