半监督学习

半监督学习是一种机器学习类型，其训练数据同时包含标记和未标记的样本。目标是利用未标记数据中的信息来提升模型的性能，否则该模型将仅基于标记数据进行训练。当获取标记数据成本高昂或耗时较长，但未标记数据易于获取时，这种方法尤其有用。