本篇文章给大家谈谈半监督学习python实现，以及半监督分类怎么做对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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半监督学习的基本***设
偏置方差权衡 第一个问题就是偏置和方差之间的权衡。***设有几种不同的，但同样好的演算数据集。一种学习算法是基于一个未知数的输入，在经过这些数据集的计算时，系统会无误的预测到并将正确的未知数输出。
半监督学习。半监督学习的训练数据都是未经标记的，算***在没有指导的情况下自动学习。简单地说，就是训练数据只有自变量没有因变量（就是没有Y）。非监督学习。
半监督学习中的共正则化基本上是通过使不同数据视图中的学习的***设在未标记数据上一致。
半监督学习就是利用这些样本训练分类器，实现分类。而自我学习，同样是手上仅有少量大象和犀牛的已标记样本，另外有一大堆自然图像。所谓自然图像，就是有大象和犀牛的图片，还有各种其他物种的图片。
使用不可靠伪标签的半监督语义分割
半监督语义分割的关键是为未标记图像的像素分配足够的伪标签。一种常见的做法是选择高置信度的预测作为伪真值，但这会导致一个问题，即大多数像素可能由于不可靠而未被使用。我们认为，每个像素对模型训练都很重要，即使它的预测是模糊的。
结合半监督学习和迁移学习的方法生成伪标签。需要注意的是，图像分割伪标签是近似标签，并不是真实标签，可能存在一定的标注误差。
伪标签的本质，其实是熵最小化原则，基于一个***设：模型的性能越好，他的输出就应该越接近one-hot（不知道理解的对不对）。
机器学习的分类
机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。
机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。机器学习的分类有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。
机器学习是人工智能的一个重要领域，按照其学习方式来分类，主要可以分为以下四种类型：监督学习：这种类型的机器学习利用已知的数据集来训练模型，并用于预测未知数据的结果。
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