基于Logistic回归分析的直推式迁移学习

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：传统的机器学习方法基于一个基本的假设：训练数据和测试数据遵循相同的分布。然而,在许多现实的应用中,这种假设并不能够被保证。在这种情况下,传统的机器学习方法因没有意识到分布的改变而可能失败。近年来,迁移学习技术被专门用来解决这一缺陷。文章提出了一种叫做TTLR的方法,将原始领域中的训练数据有效地迁移到目标领域中,该方法首先对Logistic回归分析模型进行扩展,然后利用不同领域概率分布之间的差异性,调节训练数据中每个实例的权重,从而使得训练得到的分类器更加适应于目标领域;在所选取的数据集上得到的实验结果表明,与传统的监督式学习方法相比,所提出的方法有很大的优势。

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：Logistic回归分析 logistic回归 logistic ogistic logisti 机器学习 LOGISTIC回归分析 直推式迁移学习 分类