機器學(xué)習和遷移學(xué)習(編輯修改稿)
2025-09-04 17:39 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 行判斷。 （ 3）最后通過級聯(lián) m個基分類器形成一個強分類器。 ? 在傳統(tǒng)分類學(xué)習中，為了保證訓(xùn)練得到的分類模型具有準確性和高可靠性，都有兩個基本的假設(shè)： （ 1）用于學(xué)習的訓(xùn)練樣本不新的測試樣本滿足獨立同分布的條件； （ 2）必須有足夠可利用的訓(xùn)練樣本才能學(xué)習得到一個好的分類模型。 但是，在實際應(yīng)用中我們發(fā)現(xiàn)，這兩個條件往往無法滿足。于是乎，遷移學(xué) 習應(yīng)運而生。遷移學(xué)習，是一種運用已存有的知識對丌同但相關(guān)領(lǐng)域的問題 進行求解的新的機器學(xué)習斱法。 概念簡介 ? 針對源領(lǐng)域和目標領(lǐng)域樣本是否標注以及任務(wù)是否相同，可以把遷移學(xué)習劃分為： 歸納遷移學(xué)習 直推式遷移學(xué)習 無監(jiān)督遷移學(xué)習 ? 而按照遷移學(xué)習斱法采用的技術(shù)劃分，又可以把遷移學(xué)習斱法大體上分為： 基于特征選擇的遷移學(xué)習算法研究 基于特征映射的遷移學(xué)習算法研究 基于權(quán)重的遷移學(xué)習算法研究 分類 ? TrAdaBoost算法的目標就是從輔助的源數(shù)據(jù)中找出那些適合測試數(shù)據(jù)的實例，并把這些適合的實例遷移到目標領(lǐng)域中少量有標
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