适合于多分类的半监督学习算法有哪些

朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)

超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的扰世漏训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。

Logistic回归(Logistic Regression, LR)

LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机（SVM）不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。如果你想要一些概率信息（如，为了更容易的调整分类阈值，得到分类的不确定性，得到置信区间），或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。

决策树（Decision Tree, DT）

DT容易理解与解释（对某些人而言——不确定我是否也在他们其中）。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题（例如，DT可以轻松的处理这种情况：属于A类的样本的特征x取值往往非常小或者非常大，而属于B类的样本的特征x取值在中间范围）。DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林（Random Forest, RF）（或者Boosted树）等集成学习算法被提出来的原因。此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好（我个人相信一般比SVM稍好），且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。由于较大的内缓烂存需求和繁琐的调参，我认为RF已经返困开始威胁其地位了。

回到LR与DT的问题（我更倾向是LR与RF的问题），做个简单的总结：两种方法都很快且可扩展。在正确率方面，RF比LR更优。但是LR可以在线更新且提供有用的概率信息。鉴于你在Square(不确定推断科学家是什么，应该不是有趣的化身)，可能从事欺诈检测：如果你想快速的调整阈值来改变假阳性率与假阴性率，分类结果中包含概率信息将很有帮助。无论你选择什么算法，如果你的各类样本数量是不均衡的（在欺诈检测中经常发生），你需要重新采样各类数据或者调整你的误差度量方法来使各类更均衡。

SSL的研究历史可以追溯到20世纪70年代，这一时期，出现了自训练(Self-Training)、直推学习(Transductive Learning)、生成式模型(Generative Model)等学亮昌习方法。

90年代，新的理论的出现，以及自然语言处理、文本分类和计算机视觉中的新应用的发展，促进了SSL的发展，出现了协同训练(Co-Training)和转导支持向量机(Transductive Support Vector Machine，TSVM)等新方法。Merz等人在1992年提出了SSL这个术语，并首次将SSL用于分类问题。接着Shahshahani和Landgrebe展开了对SSL的研究。协同训练方法由Blum和Mitchell提出，基于不同的视图训练出两个不同的学习机，提高了训练样本的置信度。Vapnik和Sterin提出了TSVM，用于估计类标签的线性预测函数。为了求解TSVM，Joachims提出了SVM方法，Bie和Cristianini将TSVM放松为半定规划问题从而进行求解。许多研究学者广泛研究将期望最大算法(Expectation Maximum，EM)与高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)相结合的生成式SSL方法。Blum等人提出了最小割法(Mincut)，首次将图论应用于解决SSL问题。Zhu等人提出的调和函数法(Harmonic Function)将预测函数从离散形式扩展到连续形式。由Belkin等人提出的流形正则化法(Manifold Regularization)将流形学习的思想用敬正扒于SSL场景。Klein等人清岁提出首个用于聚类的半监督距离度量学习方法，学习一种距离度量。

支持向量机 1 简介 支持向量机基本誉御上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去禅虚段网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材贺誉料，...

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