在非标记数据上应用监督学习方法可以通过半监督学习、主动学习和迁移学习等方法。半监督学习利用标记数据和未标记数据进行模型训练，主要应用于数据稀缺的情况。主动学习是一种交互式学习方法，利用未标记数据中的样本来指导标记数据的选择，从而提高模型性能。迁移学习通过在一个领域中训练模型，然后将其应用到另一个相关领域，提高了模型的泛化能力。在实际工作中，可以根据数据特点和业务需求选择合适的监督学习方法，例如使用半监督学习来处理大量未标记数据，或者使用主动学习来优化标记数据的选择。