快撑死的鱼
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解释半监督学习（Semi-Supervised Learning）的概念和方法（面试题200合集，中频、实用）

半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）是机器学习领域中一个至关重要的分支，它巧妙地结合了监督学习和无监督学习的特点，旨在利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。在现实世界的许多应用场景中，获取未标记数据相对容易且成本低廉，而标记数据则往往需要昂贵的人工标注，既耗时又费力。半监督学习的出现，为解决此类问题提供了一条有效途径，能够在标记数据稀缺的情况下，显著提升模型的学习性能和泛化能力。

半监督学习的核心概念

监督学习依赖于完全标记的训练数据，即每个样本都带有明确的类别标签或数值输出。无监督学习则处理完全未标记的数据，主要目标是发现数据中固有的结构、模式或关系，如聚类、降维等。半监督学习则介于两者之间，其训练数据包含一小部分标记样本 ( x l , y l

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