半监督学习 - 维基百科，自由的百科全书,Business Directories,Company Directories

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一文看懂半监督学习 (Semi-supervised Learning)和 . . . - CSDN博客
机器学习中基本的学习方法有：监督学习（Supervised learning）、半监督学习（Semi-supervised learning）和无监督学习（Unsupervised learning）。
半监督学习 - 维基百科，自由的百科全书
半监督学习（英語： Semi-supervised learning）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）。
通俗易懂讲AI--半监督学习 - 知乎
半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）利用少量的标记样本和大量的未标记样本来改善模型的学习能力。位于无监督学习和监督学习之间。
长文总结半监督学习（Semi-Supervised Learning） - 知乎
在这种情况下，半监督学习（Semi-Supervised Learning）更适用于现实世界中的应用，近来也已成为深度学习领域热门的新方向，该方法只需要少量有带标签的样本和大量无标签的样本，而本文主要介绍半监督学习的三个基本假设和三类方法。
什么是半监督学习？| IBM
半监督学习是机器学习的一个分支，结合了监督学习和无监督学习，使用标记和未标记数据来训练用于分类和回归任务的人工智能 (AI) 模型。
【机器学习】机器学习重要方法—— 半监督学习：理论、算法与实践-腾讯云开发者社区-腾讯云
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一类机器学习方法，通过结合少量有标签数据和大量无标签数据来进行学习。相比于纯监督学习，半监督学习在标签数据稀缺的情况下能更有效地利用无标签数据，提高模型的泛化能力和预测准确性。
机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习-CSDN博客
机器学习分为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）四种，下面针对每种学习方式做详细介绍。
半监督学习 - 知乎
弱监督学习弱监督学习主要分为几类以及定义是什么？半监督学习属于弱监督学习中的一个分支领域。通常来说，弱监督可以分为三类， 1、不完全监督（incomplete supervision），即，只有训练集的一个（通常很小的）子集是有标签的，其他数据则没有标签。