1.2.3　半监督学习

半监督学习是介于有监督学习和无监督学习之间的一种技术。它可以说不属于机器学习中一个单独的类别，而只是有监督学习的一种泛化，但在这将其单独列出是有用的。

其目的是通过将一些有标记的数据扩展到类似的未标记数据，从而降低收集标记数据的成本。我们把一些生成模型分类为半监督学习。

半监督学习可以分为直推学习和归纳学习。直推学习适用于推断未标记数据的标签，归纳学习适用于推断从输入到输出的正确映射。

我们可以看到此过程与我们在学校学习的大多数过程相似。老师向学生展示一些例子，并让学生回家完成作业。为了完成这些作业，他们需要进行泛化。