无监督学习之自学习与半监督学习
有两种常见的无监督特征学习方式，区别在于有什么样的未标注数据。
自学习（ self-taught learning ）是其中更为一般的、更强大的学习方式，它不要求未标注数据和已标注数据来自同样的分布。
另外一种带限制性的方式也被称为半监督学习，它要求未标注数据和已标注数据服从同样的分布。
假定有一个任务，目标是区分猫和狗图像；即训练样本里面要么是猫的图像，要么是狗的图像。哪里可以获取大量的未标注数据呢？最简单的方式可能是从互联网上下载一些随机的图像数据集。
这个例子里，未标注数据完全来自于一个和已标注数据不同的分布（未标注数据集中，或许其中一些图像包含猫或者狗，但是不是所有的图像都如此）。这种情形被称为自学习。
相反，如果有大量的未标注图像数据，要么是猫图像，要么是狗图像，仅仅是缺失了类标号。也可以用这些未标注数据来学习特征。这种方式，即要求未标注样本和带标注样本服从相同的分布，有时候被称为半监督学习。
在实践中，常常无法找到满足这种要求的未标注数据（每张图像不是猫就是狗，只是丢失了类标号的图像数据）因此，自学习在无标注数据集的特征学习中应用更广。