%0 Journal Article
%T 面向共享数据的迁移组概率学习机
%A 倪彤光
%A 王士同
%A 史荧中
%A 张景祥
%J 控制与决策
%P 1363-1371
%D 2014
%R 10.13195/j.kzyjc.2013.0376
%X 为了解决机器学习中的主观信息缺失问题,提出一种新的面向共享数据的迁移组概率学习机(TGPLM-CD).该方法基于结构风险最小化模型,将源领域所含知识和目标领域的类标签组概率信息,特别是领域间的共享数据纳入学习框架中,实现了源领域和目标领域的知识迁移,在待研究领域数据信息不足的情况下提高了分类精确度.大量数据集上的实验结果验证了所提出方法的有效性.
%K 迁移学习
%K 分类
%K 支持向量机
%K 共享数据
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12706.shtml