多源迁移学习相关论文
随着大量软件的开发使用,软件中潜在的,未被测试的错误会严重影响软件的质量。通过对软件缺陷技术的研究,可以在一定程度客观地评......
多源在线迁移学习已经广泛地应用于相关源域中含有大量的标记数据且目标域中数据以数据流的形式达到的应用中.然而,目标域的类别分......
随着互联网技术的蓬勃发展，各类数据正在以前所未有的速度被产生，而人们收集数据的方式也是各种各样，因此，数据普遍具有规模大、结构复......
传统的机器学习算法不仅要求有大量的带标签训练数据,还要求训练数据和测试数据满足同分布。但是在实际应用中,常常缺乏与测试数据......
评分数据的极端稀疏性是制约协同过滤(CF)算法在电子商务推荐中有效应用的关键瓶颈。为此,提出一种新颖的隐空间多源迁移协同过滤(......
为了解决迁移学习中的"负迁移"问题,提出了基于相似度的神经网络多源迁移学习算法。该算法是以经典的BP神经网络模型为基分类器,利......
现有的多源迁移学习算法对回归问题的研究极少,大多是解决对称的二分类问题,本文提出了加权多源TrAdaBoost的回归算法,其中误差容......
在传统的机器学习中,学习任务是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型,然而一些新出现的领域很难获得充分的训练样本。其......
近几十年来,人工智能得到了迅速的发展,而机器学习技术在其中扮演着重要的角色。传统机器学习问题假设训练数据和测试数据是服从独......
多源迁移学习提取了多个相似领域之间有用信息,提高了学习效率,但存在计算核矩阵的空间和时间复杂度较高的问题.提出了一种多源迁......
现有概念漂移处理算法在检测到概念漂移发生后,通常需要在新到概念上重新训练分类器,同时“遗忘”以往训练的分类器。在概念漂移发......
为解决数据流分类中的概念漂移和噪声问题,提出一种基于样本确定性的多源迁移学习方法。该方法存储多源领域上由训练得到的分类器,......
作战系统属软硬件结合系统,现有文献中对作战系统失效预测的研究多集中在硬件或设备失效方面,而在软件失效方面研究较少,因此在一......
训练数据和测试数据满足独立同分布,拥有足够的数据是传统机器学习必须要满足的两个条件,但是实际上获取大量有标签的数据代价高昂......
学位
训练与测试数据在传统的机器学习中通常满足同分布，但实际应用中，满足同分布条件的训练样本往往相当缺乏。怎样有效地利用与测试数据......
