哪些机器学习算法有效地结合了监督学习和无监督学习？

半监督学习是一种结合监督学习和无监督学习的机器学习方法。在半监督学习中，算法是依据标记和未标记数据的组合进行训练的。标记数据用于学习输入和输出变量间的关联，而未标记数据则用于识别数据中的模式或构造。

当可用标记的数据量有限或获取成本较高时，半监督学习特别实用。通过结合未标记的数据，该算法可以从更大的数据集中学习，并可能提升预测的精确性。

以下是几种将监督学习和无监督学习有效结合的算法：

深度置信网络（DBN）：DBN 是一种可用于半监督学习的人工神经网络。由多层神经元组成，这些神经元学习以日益复杂的方式来呈现输入数据。无监督学习阶段用于预训练网络，而监督学习阶段用于微调网络。

条件随机场 (CRF)：CRF 是一种图形模型，可用于监督学习和无监督学习。在无监督学习阶段，条件随机场可以在给定输入数据的情况下学习输出变量的条件概率分布。在监督学习阶段，CRF 可以使用标记数据来使学习到的概率分布更加精细。

生成对抗网络（GAN）：GAN 是一种可用于半监督学习的神经网络。无监督学习阶段用于创造、可用于提升监督学习阶段的准确性的合成数据。

自训练：自训练是一种可用于半监督学习的简单技术。该算法首先在标记数据上进行训练，输出来为未标记数据产生标签。然后将新标记的数据添加到标记数据中，并在扩展的数据集上重新训练算法。