半监督支持向量机

前提知识：机器学习：支持(支撑)向量积(含目标函数推导)_机器学习支撑值-CSDN博客

S3VM的目标是利用已标记的样本和未标记的样本来构建一个分类模型。它基于支持向量机（SVM）的思想，通过找到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。与传统的SVM不同，S3VM还利用未标记的样本来提供额外的信息，以改善分类器的性能。

S3VM的工作原理如下：

1. 使用已标记的样本训练一个初始的支持向量机模型，该模型可以将已标记的样本正确分类。

1. 利用已标记的样本和未标记的样本之间的相似性或关系，对未标记的样本进行标记预测。
2. 将预测的标记与已标记的样本一起用于重新训练支持向量机模型，以改进分类边界。

1. 重复步骤2和步骤3，直到模型收敛或达到预定的停止条件。

通过利用未标记样本的信息，S3VM可以更好地利用数据集中的信息，提高分类器的性能。它可以在只有少量标记样本的情况下，利用未标记样本的分布和结构来进行更准确的分类。这使得S3VM成为处理半监督学习问题的一种有效方法。