数据集动态重构的集成迁移学习

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摘要：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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/201012/33556505.html

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关键词：数据集 adaboost cqvip boost 学习方法 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