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半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）是机器学习的一个分支，它在训练时使用了少量的有标签数据（Labeled data）和大量的无标签数据（Unlabeled data） 。 半监督学习介于无监督学习（训练数据全部无标签）和有监督学习（训练数据全部有标签）之间。
在半监督学习中，通常情况下未标记数据数量远大于标记数据。这种情况下，半监督学习分为两种类型：
- Transductive Learning（直推式学习） ：在这种情况下，未标记数据就是测试数据，即模型在训练时知道测试集的未标记样本。
- Inductive Learning（归纳式学习） ：这种情况下，未标记数据并不是测试数据，即模型在训练时不知道测试集的未标记样本。
半监督学习的原理可以简单概括为以下步骤：
- 使用少量有标记样本进行监督学习，构建初始的监督模型。
- 根据未标记样本与有标记样本的相似性或关联性，对未标记样本进行预测。
- 将预测结果对有标记样本进行扩充，并重新训练模型。
- 重复以上步骤，直到所有未标记样本都被标记或达到停止条件。
半监督学习的发展历程包括了自我训练、直推式学习等方法，并逐渐在文本等领域得到应用。常见的半监督学习算法包括self-training、生成式半监督模型、基于图的算法等。然而，在实际应用中，半监督学习仍然面临一些问题，如无标签样本的有效利用、大量无标签样本的高效使用等。
