中国石油大学团队综述半监督学习方法及其应用

半监督学习方法是中国石油大学刘建伟、刘媛和罗雄麟三位专家合作的研究成果，发表在2014年的《计算机学报》第37卷，第39期在线出版物中。该研究聚焦于机器学习领域的一个重要分支，即如何通过结合有类标签（labeled）样本和无类标签（unlabeled）样本来提升学习模型的性能，这是近年来学术界的热点问题。 论文首先概述了半监督学习的基本概念，包括其定义，即在数据集中有一部分样本被明确标记，而另一部分则未被标记，目标是利用这些未标记数据提高学习算法的准确性和泛化能力。接着，作者回顾了半监督学习的历史发展，强调了这一研究领域的重要性及其在实际应用中的潜力，如数据挖掘、自然语言处理等。 论文进一步详细讨论了半监督学习的各种方法，包括分类（如自学习、协同训练）、回归、聚类（如半监督谱聚类）以及降维技术。作者从理论角度剖析了半监督学习的内在机制，给出了关于误差界和样本复杂度的分析，这些是衡量算法性能的关键指标。 论文的关键字揭示了研究的核心概念，包括“半监督学习”、“有类标签样本”、“无类标签样本”、“类标签”以及“成对约束”。通过这些关键词，读者可以快速理解研究的焦点和核心技术。 此外，作者还提及了研究得到了国家重点基础研究发展计划项目（973计划）、国家自然科学基金项目以及中国石油大学（北京）基础学科研究基金的支持，这体现了研究的科学性和权威性。 这篇论文不仅全面介绍了半监督学习的方法论，还为该领域的后续研究提供了深入的理解和指导，对于理解和应用半监督学习技术具有很高的参考价值。