基于半监督学习的迁移学习方法

摘要：

迁移学习是机器学习的一个新的分支.当训练模型过期,而新领域标记数据又非常少时,传统的机器学习就不足以产生一个较为精确的分类器.为解决此问题,本文提出一种基于半监督学习的迁移学习方法,对源领域数据进行二步信息筛选,并在大量文本数据集上的实验中证明了新算法的有效性.

关键词：迁移学习、机器学习、半监督学习、相似度、互信息

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：211