基于小样本SVR的迁移学习及其应用.pdf
当前机器学习的技术已经运用到很多工程项目中，但大部分机器学习的算法只有在样本数量充足且
运用在单一场景中的时候，才能获得良好的结果。其中，经典的支持向量回归机是一种具有良好泛化能力的
回归算法。但若当前场景的样本数量较少时，则得到的回归模型泛化能力较差。针对此问题，本文以加权ε
支持向量回归机为基础，提出了小样本数据的迁移学习支持向量回归机算法。本文算法以加权ε支持向量回
归机为Bagging 算法的基学习器，使用与目标任务相关联的源域数据，通过自助采样生成多个子回归模型，
采用简单平均法合成一个总回归模型。在UCI 数据集和现实数据集——玉米棒与花生粒储藏环节损失数据集
上的实验结果表明本文方法较标准ε-SVR 算法与改进的RMTL 算法在小数据样本上有更好的泛化能力。
运用在单一场景中的时候，才能获得良好的结果。其中，经典的支持向量回归机是一种具有良好泛化能力的
回归算法。但若当前场景的样本数量较少时，则得到的回归模型泛化能力较差。针对此问题，本文以加权ε
支持向量回归机为基础，提出了小样本数据的迁移学习支持向量回归机算法。本文算法以加权ε支持向量回
归机为Bagging 算法的基学习器，使用与目标任务相关联的源域数据，通过自助采样生成多个子回归模型，
采用简单平均法合成一个总回归模型。在UCI 数据集和现实数据集——玉米棒与花生粒储藏环节损失数据集
上的实验结果表明本文方法较标准ε-SVR 算法与改进的RMTL 算法在小数据样本上有更好的泛化能力。
文件下载
评论信息
其他资源
- IO口模拟I2C从机
- Fracturing & Destruction v1.15.unitypackage
- SANGFOR_GAP_V3.0安全隔离与信息交换系统_用户手册.pdf
- 多线程Web服务器的设计与实现
- 基于Matlab的多图像超分辨率重建算法
- OA办公自动化登录界面
- RC522单片机读写卡程序
- 个人简历（c#写的）
- 根据经纬度和日期计算日出日落时间
- 中科院计算机考研、863真题.zip
- linux下802.11协议csma/ca 的C程序实现
- 用C++写的简单的表白小程序.zip
- FATFS FAT32使用浅谈
- crazybox最新固件
- 运维必学！千万级企业自动化运维高端课程+企业大数据运维 Python顶级自动化运维
- 浙江理工大学2017-2019年历年研究生入学考试试卷，代码：337.pdf
- mysql-installer-community-8.0.18.0.msi
- treetable + ajax 后台取数据的demo
- 基于多项式展开的两帧运动估计Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion
- 语义网基础教程（中文版）
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明