半监督分类算法简述,self-trainning,co-trainning
本文主要就是随便谈谈自身对半监督算法的理解,这里主要谈半监督分类。首先是为什么使用半监督学习算法?一般而言,当训练数据量过少时,监督学习得到的模型效果不能满足需求,因此用半监督学习来增强效果。训练样本少,会导致两个问题,一方面是样本的分布不能真正代表真实数据的分布特征,另一方面是数据量过少不能满足训练学习的要求,“只能remember,不能learn”。这两个原因都会导致训练数据得