半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学习的基本概念，着重介绍了关于半监督学习一些经典的研究方法和重要的算法举例；最后介绍了目前稍新颖的基于生成式对抗网络的半监督学习方案以及未来可以进行的工作和研究方向。
数据挖掘组-学术报告PPT-半监督学习研究综述-李班-2020.02.26原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/03/03/%e5%8d%8a%e7%9b%91%e7%9d%a3%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%a0%94%e7%a9%b6%e7%bb%bc%e8%bf%b0/
段错误（segmentation fault）是我们在Linux下编程以及在线提交代码常见的错误。本次学术报…
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