半监督学习（Semi-supervised learning）发挥作用的场合是：你的数据有一些有label，一些没有。而且一般是绝大部分都没有，只有少许几个有label。半监督学习算法会充分的利用unlabeled数据来捕捉我们整个数据的潜在分布。它基于三大假设：半监督学习（Semi-supervised learning）发挥作用的场合是：你的数据有一些有la
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标签传播算法（Label Propagation）及Python实现
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