반지도 학습
지도 학습에서, 트레이닝 데이터는 일반적으로 입력이 \ (X ^ R & 중위 \)를 ,이 출력 \ (\ R & LT 모자 {Y} ^ \) .
그러나 실제로, 데이터 수집은 어렵지 않지만 데이터 태그를 수행하는 것은 많은 노력을합니다.
그래서 반지도 학습, 데이터를 많이 사용하는 것입니다 표시되지 않은 \ (X 축 ^ U \) , 일반적으로 U >> R.
transductive 학습 : 레이블이 지정되지 않은 데이터는 데이터 테스트이며,
이 레이블이없는 데이터를 테스트 데이터를하지 않는다 : 유도 학습.
레이블이없는 데이터가 직접 훈련 샘플을 제공하지 않지만, 학습 세미 감독 만 입력 분포는 더 나은 경계를 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 라벨 제거 방법을 사용하여 반 감독 학습은 종종 사실, 반지도 학습은 가정에 따라, 아무 소용이 없습니다, 가정의 숫자가없는 현실적인 캐릭터 / 미세 부정확 동반된다.
세대 모델
감독의 세대 모델
