人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 

半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）结合了有监督学习和无监督学习的特点，通常用于部分数据有标签、部分数据无标签的场景。其主要步骤如下：

1. 数据准备

• 有标签数据（Labeled Data）：数据集的一部分带有真实的类别标签。
• 无标签数据（Unlabeled Data）：数据集的另一部分没有标签，仅有特征信息。
• 数据预处理：对数据进行清理、标准化、特征工程等处理，以保证数据质量。

2. 选择半监督学习方法

常见的半监督学习方法包括：

• 基于生成模型（Generative Models）：如高斯混合模型（GMM）、变分自编码器（VAE）。
• 基于一致性正则化ÿ