半监督学习入门：Xiaojin Zhu和Andrew B. Goldberg著

"Introduction to Semi-Supervised Learning" 是一本由 Xiaojin Zhu 和 Andrew B. Goldberg 合著的书籍，2009年由Morgan & Claypool Publishers出版。该书作为"Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning"系列的一部分，提供对半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）的深入介绍。与Jerry Zhu的SSL调查相比，这本书可能包含更近期的研究进展。 半监督学习是机器学习领域的一种方法，它在训练数据有限的情况下寻求更好的模型性能。传统的监督学习需要大量的标记数据，而半监督学习则利用未标记数据的丰富资源来辅助模型训练。这种技术在现实世界中的应用广泛，特别是在数据标注成本高或难以获取的情况下，如大规模文本分类、图像识别等场景。 Xiaojin Zhu 和 Andrew B. Goldberg 的著作可能涵盖了以下关键知识点： 1. **半监督学习的基本概念**：解释了半监督学习的核心思想，包括如何将无监督学习与监督学习相结合，以及如何利用大量未标记数据来提升模型的泛化能力。 2. **半监督学习的理论基础**：书中可能会讨论一些基础理论，如一致性假设（Consistency Assumptions）、低密度假设（Low Density Separation）和聚类假设（Cluster Assumption），这些都是半监督学习的常见假设。 3. **半监督学习算法**：介绍各种半监督学习算法，如生成式方法（如拉普拉斯推断、图模型）、判别式方法（如半监督支持向量机、协同训练）以及基于深度学习的方法（如深度自编码器、生成对抗网络在半监督学习中的应用）。 4. **图模型和聚类**：由于半监督学习经常利用图论和聚类来捕获数据之间的关系，书中的内容可能详细介绍了如何构建数据图，以及如何通过图传播（Graph-based Propagation）和谱聚类等技术进行半监督学习。 5. **评估和实验**：书可能包括了如何在有限的标记数据集上评估半监督学习模型的性能，以及一些实际案例研究，帮助读者理解半监督学习在不同领域的应用效果。 6. **最新进展和挑战**：由于该书比Jerry Zhu的SSL调查更新，可能包含自2008年以来半监督学习领域的最新研究成果和面临的挑战，如大规模数据下的半监督学习、在线学习环境、以及半监督学习与强化学习或迁移学习的结合等。 通过阅读这本书，读者可以系统地了解半监督学习的理论基础、主要算法及其在人工智能和机器学习中的应用，对于希望在这一领域深化研究或实践的读者来说，是一份宝贵的参考资料。