常见的半监督学习算法

常见的半监督学习算法包括：
1.生成模型算法：假设一个模型，其分布满足：p(x ,y)=p(y) p(x | y)。其中，p(x | y)是已知的条件概率分布。那么大量未经标记数据的联合分布就可以被确定。该算法可以对同时含有已标记的和未标记的数据集进行聚类，然后通过聚类结果中，每一类中所含有的任何一个已标记数据实例来确定该聚类全体的标签。
2.自训练算法（Self-training）：首先训练带有标记的数据（这一步也可以理解为监督训练），得到一个分类器。然后我们就可以使用这个分类器对未标识的数据进行分类。根据分类结果，我们将可信程度较高的未标记数据及其预测标记加入训练集，扩充训练集规模，重新学习以得到新的分类器。
3.联合训练（Co-training）：该算法假设已标记的数据和未标记的数据均拥有很大的间距。为了约束平衡，我们规定一个用于分类面的向量w，它满足最低损失条件和其他约束条件。该算法通常用于文本分类，邮件分类，图像分类以及生物医疗和命名实体分别等情景。
4.基于图论的方法：该算法将数据集看作一个图，利用图的连通性和相似性来进行半监督学习。常见的基于图论的方法包括标签传播算法和Laplacian正则化算法等。

相关问题

主动学习算法属于半监督算法

主动学习算法属于半监督学习算法。在半监督学习中，主动学习是一种策略，在这种策略下，算法能够主动地选择对标注有帮助的样本进行数据标注，以提高分类性能。主动学习通常应用于数据标注成本较高的情况下，当有一些已标注样本和大量未标注样本时，通过主动选择未标注样本进行标注，并将这些标注的样本用于训练模型，从而提高分类精度。因此，主动学习算法是半监督学习算法的一种。

GAN基于生成模型的半监督学习算法

GAN不是基于生成模型的半监督学习算法，它是一种无监督学习的生成模型。GAN是一种基于对抗训练的生成模型，它的目标是学习一个生成器网络，该网络可以生成与真实数据分布相似的假样本。GAN的训练过程中不需要标注数据，因此它是一种无监督学习算法。GAN的生成模型可以应用于各种数据类型的生成，如图像、文本、音频等。半监督学习算法通常是将有标注数据和无标注数据结合起来进行训练，以提高模型的预测能力。GAN并不直接利用有标注数据进行训练，因此不属于半监督学习算法。