監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)包含哪些算法2，適合于多分類的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有哪些3，半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別4，如何理解半監(jiān)督的樸素貝葉斯分類算法5，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的起源和發(fā)展歷程6，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本假設(shè)1，監(jiān)督學(xué)習(xí)非監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)包含哪些算法半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-SupervisedLearning，SSL)是模式識別和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的重點問題，是監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種學(xué)習(xí)方法。半監(jiān)督學(xué)習(xí)使用大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)，以及同時使用標(biāo)記數(shù)據(jù)，來進行模式識別工作。當(dāng)使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)時，將會要求盡量少...