半监督学习入门指南：实用导论与案例解析

《半监督学习入门指南》是一本深入浅出的教材，由Xiaojin Zhu和Andrew B. Goldberg合著，于2009年由Morgan & Claypool出版社出版。本书是"Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning"系列的一部分，旨在为对人工智能和机器学习领域感兴趣的初学者提供对半监督学习这一主题的全面理解。 半监督学习是一种机器学习方法，它在数据集中利用少量标记（即已知类别的样本）与大量未标记的数据进行学习。这种方法在实际应用中非常有用，因为标记数据通常比获取成本高，且在许多情况下，我们可能无法获得每个数据点的完整标签。通过这种方式，算法能够挖掘数据中的潜在结构，从而提高预测和分类的准确性。 在本书中，作者详细介绍了半监督学习的基本概念、理论框架和各种核心技术。内容涵盖从无监督学习的基础，如聚类和降维，到基于图的方法、伪标签策略以及生成模型等。此外，还讨论了半监督学习在实际问题中的应用，例如文本分类、图像识别和推荐系统等场景。 作者通过丰富的实例和实用案例，帮助读者掌握如何设计和实施半监督学习算法，并探讨了它们的优点、局限性和未来的研究方向。同时，书中还强调了半监督学习与监督学习、无监督学习之间的关系，以及如何在实际项目中选择合适的方法。 阅读这本书对于希望进入或扩展到半监督学习领域的研究者、工程师和数据科学家来说，都是一次宝贵的知识积累。通过深入理解半监督学习的原理和实践，读者将能更好地处理那些标注数据不足但又富含信息的数据集，从而提升数据分析和决策支持的能力。 《Introduction to Semi-Supervised Learning》是一本不可或缺的参考资料，不仅适合刚接触这个领域的学生，也适合有一定基础的专业人员进一步深化对半监督学习的理解和实践。它为读者提供了一个坚实的学习平台，助力他们在复杂的现实世界问题中实现高效和准确的预测。