半监督学习：利用未标记数据提升性能

"本文主要探讨了机器学习中的半监督学习，它是监督学习和无监督学习之间的桥梁。在介绍半监督学习之前，文章回顾了机器学习的基础理论，包括泛化误差、经验误差、PAC可学习性以及无限假设空间的VC维和稳定性。此外，还提到了主动学习作为利用未标记数据的一种策略，它通过迭代和有选择地请求标记来提高模型性能。" 在机器学习领域，【半监督学习】是一种重要的学习范式，尤其在现实世界数据集往往标记信息有限的情况下。传统的监督学习依赖于大量带有标记的训练样本，而无监督学习则完全依赖未标记数据进行模式发现，如聚类。然而，半监督学习则试图结合这两种方法的优点，有效地利用有限的标记数据和丰富的未标记数据。 在【描述】中提到的【PAC可学习性】理论，是理解机器学习算法能力的一个基础概念。它指出，如果一个假设空间在概率上能够以足够高的准确度学习到目标概念，那么这个假设空间就是PAC可学习的。对于有限假设空间，分为可分和不可分两种情况。在可分情况下，只要有足够的样本，就能找到一个与训练集一致且近似目标概念的假设。而在不可分情况下，算法可以学习到假设空间中泛化误差最小的假设。 【标签】中的【无限假设空间】则涉及到VC维和增长函数，这两个概念用于衡量假设空间的复杂度。如果一个学习算法遵循经验风险最小化原则，并且假设空间的VC维有限，那么该算法是PAC可学习的。此外，【稳定性】是另一个关键因素，它考察了模型对输入变化的敏感性，与损失函数和可学习性理论紧密相关。 然后，文章引出了【主动学习】的概念，这是一种减少标记数据需求的策略。主动学习通过初步训练模型，预测未标记样本的不确定性或分类置信度，然后选择最具价值的样本请求标记。这种迭代过程可以在较少的人工干预下优化模型性能，但仍属于监督学习范畴。 最后，文章指出无标记样本虽然没有直接的类别信息，但它们的分布信息对学习器的训练至关重要。因此，半监督学习的目标就是设计不依赖外部咨询的算法，自动利用这些未标记数据，以提升模型对总体分布的建模能力。这种方法在数据标注成本高昂或难以获取的场景中具有极大的应用价值。