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scikit-learn（工程中用的相对较多的模型介绍）：1.14. Semi-Supervised
分类：scikit-learn
参考：
The semi-supervised estimators inare able to make use of this additional unlabeled data to better capture the shape of the underlying data distribution and generalize better to new samples. These algorithms can perform well when we have a very small amount of labeled points and a large amount of unlabeled points.
Unlabeled entries iny：It is important to assign an identifier to unlabeled points along with the labeled data when training the model with thefitmethod. The identifier that this implementation uses is the integer value.
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个人简介本科：南航“妓院”，软件工程专业，保送北大直博。博士：北大信科学院，方向是大数据与机器学习，至今未入门，希望高人指点。。。联系方式：mhy@nuaa.edu.cn（常用）；hy.mao.pku@gmail.com。本科实习：北京去哪儿网（北京趣拿软件科技有限公司），，做： Arpu值预测——大数据应用； 流程效率监控平台——BPM类开发。
文画音，看似耳目所为，其实是内心世界的感受。
