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ラベル付けされたデータ集合に加え，ラベルのないデータ集合もある ラベルあり・なし混在データ (labeled and unlabeled data) から学習することで，ラベルありデータだけで学習した場合より，より予測精度の高いクラス分類を実現するのが目標．
クラス分類問題以外の問題にも広がっているので，特に，半教師ありクラス分類 (semi-supervised classification) と呼ぶべきとの主張もある．
semi-supervised learning の訳語は 半教師あり学習 と 準教師あり学習 に分かれています．どちらの訳語がよいと思いますか？
文献1の第1章のイントロダクションによれば，1960年代からこのアイデアは存在するらしい． また，教師なしデータを用いて予測精度を向上させる半教師あり学習の手法では，データに次のいずれかの性質が仮定されている．
-- しましま
