面向共享数据的迁移组概率学习机

• 作者: 倪彤光 史荧中 张景祥 王士同
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 迁移学习 分类 支持向量机 共享数据
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1363-1371
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.0376

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	倪彤光	江南大学数字媒体学院	19	88	4.0	8.0
4	张景祥	江南大学数字媒体学院	16	38	4.0	6.0
5	史荧中	江南大学数字媒体学院	13	38	4.0	5.0