前言

本文的是台湾大学2020机器学习Semi-supervised leraning的笔记。奉行Lazy evaluation策略，对这些知识更深层次的探究只在绝对必要时完成。

现在是所谓的大数据时代，每人每天产生的数据成千上万。对商业公司来说，数据的收集已经不是问题，但给数据添加标记的工作因为其所需要消耗的人力物力成为老大难问题；而在机器学习中，带标记数据的不足会给模型引入bias。一个很自然的想法是，能不能用这些不带标记的数据来提高模型的泛化性能呢？答案是肯定的。这就是半监督学习。