0.引言
在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：
- 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
- 非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。
- 半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。
其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题，即给定一些数据，判断每条数据属于哪些类，或者和其他哪些数据属于同一类等等。这样，如果我们上来就对这一堆数据进行某种划分(聚类)，通过数据内在的一些属性和联系，将数据自动整理为某几类，这就属于非监督学习。
如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别，并且有一部分数据(训练数据)已经标上了类标，我们通过对这些已经标好类标的数据进行归纳总结，得出一个
“数据–>类别” 的映射函数，来对剩余的数据进行分类，这就属于监督学习。
而半监督学习指的是在训练数据十分稀少的情况下，通过利用一些没有类标的数据，提高学习准确率的方法。
我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类的效果就越好。但是在现实生活的很多场景中，标记样本的获取是比较困难的，这需要领域内的专家来进行人工标注，所花费的时间成本和
