基于样本和特征的迁移学习方法及应用

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基于样本和特征的迁移学习方法及应用

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基于样本和特征的迁移学习方法及应用

论文目录
摘要	第1-11页
ABSTRACT	第11-16页
第一章绪论	第16-46页
· 研究背景及意义	第16-33页
· 问题的提出及研究意义	第16-18页
· 迁移学习概述	第18-20页
· 与其它统计机器学习方法的区别和联系	第20-33页
· 国内外研究现状	第33-42页
· 理论层次	第33-36页
· 方法层次	第36-41页
· 应用层次	第41页
· 存在的问题及主要研究方向	第41-42页
· 论文的主要工作和主要贡献	第42-46页
· 论文的主要工作	第42-44页
· 论文的主要贡献	第44-46页
第二章基于图模型的迁移学习方法	第46-56页
· 引言	第46-47页
· 建立数学模型	第47-50页
· 符号及问题形式化	第47-48页
· 域共有特征选择策略	第48-49页
· 三部图的构造	第49-50页
· 算法及分析	第50-51页
· 实验结果及分析	第51-54页
· 实验数据预处理	第51-52页
· 结果分析	第52-54页
· 本章小结	第54-56页
第三章基于子空间的迁移学习方法	第56-84页
· 基于稀疏正则的特征选择方法	第56-66页
· 非监督最大间隔特征选择模型	第57-59页
· 算法及分析	第59-62页
· 实验结果及分析	第62-66页
· 基于稀疏正则的子空间迁移学习方法	第66-83页
· 引言	第66-68页
· 迁移稀疏子空间学习模型的建立	第68-69页
· 基于最大均值差异准则的TSSL模型及算法	第69-73页
· 基于Bregman散度准则的TSSL模型及算法	第73-76页
· 实验结果及分析	第76-83页
· 本章小结	第83-84页
第四章基于非负矩阵分解的迁移学习方法	第84-116页
· 基于图正则和稀疏正则的非负矩阵分解方法	第84-96页
· RSGNMF模型的建立	第85-87页
· 算法及分析	第87-92页
· 实验结果及分析	第92-96页
· 基于图正则和稀疏正则的迁移学习方法	第96-114页
· 引言	第97-99页
· RSGTL模型的建立	第99-102页
· 算法及分析	第102-106页
· 实验结果及分析	第106-114页
· 本章小结	第114-116页
第五章结束语	第116-120页
· 本文工作总结	第116-118页
· 下一步研究工作	第118-120页
第六章致谢	第120-122页
参考文献	第122-134页
作者在学期间取得的学术成果	第134-135页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。

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