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数据集动态重构的集成迁移学习
被引量：
5
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作者
刘伟
张化祥
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第12期126-128,共3页
目前很多数据挖掘和机器学习方法都有一个基本假设:训练数据和测试数据必须服从相同的分布。但是在很多情况下这种假设不成立,没有考虑分布差异的传统机器学习方法就不能正确分类了。提出了一种新的迁移学习方法DRTAT,对原训练数据进行...
目前很多数据挖掘和机器学习方法都有一个基本假设:训练数据和测试数据必须服从相同的分布。但是在很多情况下这种假设不成立,没有考虑分布差异的传统机器学习方法就不能正确分类了。提出了一种新的迁移学习方法DRTAT,对原训练数据进行动态分割重组,适时地淘汰冗余数据,并进行分类器的集成。通过在多个文本数据集和UCI数据集上进行测试,并与TrAdaboost算法进行比较,表明了算法的先进性。
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关键词
分布差异
知识迁移
动态数据集重组
冗余
数据
淘汰
分类器
集
成
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职称材料
题名
数据集动态重构的集成迁移学习
被引量：
5
1
作者
刘伟
张化祥
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第12期126-128,共3页
基金
山东省中青年科学家科研奖励基金(博士基金)(No.2006BS01020)
山东省高新技术自主创新工程专项计划(No.2007ZZ17)
+2 种基金
山东省自然科学基金No.Y2007G16
山东省科技攻关计划No.2008GG10001015
山东省教育厅科技计划项目No.J07YJ04~~
文摘
目前很多数据挖掘和机器学习方法都有一个基本假设:训练数据和测试数据必须服从相同的分布。但是在很多情况下这种假设不成立,没有考虑分布差异的传统机器学习方法就不能正确分类了。提出了一种新的迁移学习方法DRTAT,对原训练数据进行动态分割重组,适时地淘汰冗余数据,并进行分类器的集成。通过在多个文本数据集和UCI数据集上进行测试,并与TrAdaboost算法进行比较,表明了算法的先进性。
关键词
分布差异
知识迁移
动态数据集重组
冗余
数据
淘汰
分类器
集
成
Keywords
distribution difference
knowledge transfer
dynamic dataset regroup
eliminating the redundancy data
classifier ensemble
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据集动态重构的集成迁移学习
刘伟
张化祥
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
5
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