半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）
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什么是机器学习
部分监督的支持向量机（SSVM或Semi-Supervised SVM）是一种基于传统支持向量机的扩展方法。该方法特别适用于训练数据中仅有少量样本被标记的情况。与传统的有监督学习方法相比，在SSVM中通过巧妙地融合有标签数据与无标签数据能够显著提高分类器的性能。
以下是半监督支持向量机的基本思想和步骤：
基本思想
- 通过未标记数据集来提升模型的泛化性能。
- S3VM基于未标记样本优化边界位置以更加清晰地区区分标签样本，并最大化分类间距。
步骤
- 带标记数据：通过传统监督SVM算法利用带标记的数据建立了一个初始的决策面。
- 无标记数据：以期改进分类器性能，在当前划分边界附近加入了新的无标记样本进行学习。
- 半监督学习：采用半监督学习的方法尽量减少带有真实标记的数据点误分情况的同时提升无标记样本对划分边界的影响程度。
- 反复循环处理：当模型达到稳定状态时或经过预先设定的最大循环次数后停止训练。
优点和注意事项
- 充分利用未标注数据：S3VM通过有效利用未标注数据，在提升模型在未知数据上的表现方面表现出色。
- 降低对标注数据依赖：该算法旨在通过降低对标注数据的依赖性来提升分类效果。
- 潜在过拟合风险：引入无标签样本可能导致模型过拟合风险增大，请重视模型在新数据集上的表现。
- 受核函数选择等因素影响：与传统SVM类似,S3VM的性能也会受核函数选择,正则化参数等因素影响,需通过优化来改善性能
作为一种方法，在半监督学习领域中
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