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论文笔记-2014ECML-ImportanceWeighted Inductive Transfer Learning for Regression.pdf
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上传时间: 2020-11-05
详细说明：论文摘要：我们考虑了数据集移动的归纳转移学习，在这种情况下，两个采样的，但密切相关的数据集的分布不同。当需要预测的目标数据稀缺时，就会使用另一个次要数据集的数据来改进预测。迁移学习试图通过适当补偿这样的数据集移动来解决这个任务。在这项工作中，我们假设协变量和因变量的分布可以在数据集之间任意不同。本文提出了两种基于重要性加权的回归方法。这里对辅助数据的每个实例都分配了一个权重，以便该数据对目标数据的预测作出积极的贡献。实验表明，该方法在基准测试和真实数据集上都取得了良好的效果。
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