大样本多源域与小目标域的跨领域快速分类学习

作者：顾鑫; 王士同

来源：Z201403006, 2014, (03): 519-535.

• 跨领域
• 多源
• 逻辑回归
• 后验概率
• 分类
• 不平衡 cross-domain
• multi-source
• logistic regression
• posteriori probability
• classification
• unbalance

传统的跨领域分类学习一般考虑均衡的单一源域到单一目标域的学习,但在现实世界中数据往往是不平衡的.当用于解决不平衡分类问题时,由于分类器的偏向性,其分类精度、抗噪性能往往有不同程度的下降.为了克服域间不平衡性,提出了一种不平衡多源跨领域分类算法(imbalance multisource classfication on cross-domain learning,IMCCL),该算法依据被众多实验证明有效的"逻辑回归模型"与"后验概率最大法则"构建多个训练域分类器并综合指导目标域的数据分类.为了充分高效利用大样本的源域数据,满足大样本的快速运算,在结合CDdual算法的基础上,提出了IMCCL...

• 出版日期2014
• 单位江南大学