摘要： 一、半监督学习 1、定义 unlabeled的数量远大于labeled的数量。 半监督学习分为直推学习（用了训练集的feature）和归纳学习（手上没有测试集）。 人类也一直在做半监督学习。 没有标签的数据（灰色点）的分布会影响划分。半监督学习有没有用取决于假设是否符合实际。 2、生成模型中的半监督 阅读全文