最近因为项目需要研究了一下半监督学习，稍经了解以后发现当存在大量未标签数据时，这确实是一种非常好用的方法，可以很好的提升分类精度。这里介绍一下周志华教授的Tri-triaining方法，在实现上非常的简单好用，在文末会有代码、数据集的链接
原文在这里
Tri-training: exploiting unlabeled data using three classifiers

一、Tri-training

Tri-traing 是对 co-training （协同训练）的一种改进，它也是一种基于分歧的方法。简单来说，Tri-training 的训练过程分为以下几步

1. 利用bootstrap方法从有标签数据集里采样三个子数据集。利用三个子数据集训练三个有差异的基分类器
2. 对于其中一个分类器i，另外两个分类器预测所有未标注数据集，挑选出其中预测结果相同的样本，作为新的有标签数据，加入到分类器i的训练集中
3. 为三个分类器分别执行步骤2，并利用三个扩增的数据集更新分类器
4. 重复执行2，3，直到模型收敛

在为无标签数据贴上伪标签的过程中，是有可能贴错标签，即在数据集中增加噪声的。但是周教授在论文中证明了，当新增加的数据足够多时，噪声带来的影响是可以被抵消的。Tri-trianing的理论基础其实是相当坚实的，详细的可以具体见论文

二、Implementation

代码数据集等 https://github.com/LiangjunFeng/Tri-training （写博客不容易，欢迎点赞关注，感谢支持）