基于类分布的领域自适应支持向量机

来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shamobingshan

【摘要】

：

现有的领域白适应方法在定义领域问分布距离时，通常仅从领域样本的整体分布上考虑，而未对带类标签的领域样本分布分别进行考虑，从而在一些具有非平衡数据集的应用领域上表现出一

【作者】

：

应文豪王士同邓赵红王骏

【机构】

：

江南大学数字媒体学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院

【出处】

：

自动化学报

【发表日期】

：

2013年8期

【关键词】

：

领域自适应支持向量机迁移学习再生核HILBERT空间 Domain adaptation support vector machine （SVM） t

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现有的领域白适应方法在定义领域问分布距离时，通常仅从领域样本的整体分布上考虑，而未对带类标签的领域样本分布分别进行考虑，从而在一些具有非平衡数据集的应用领域上表现出一定的局限性．对此，在充分考虑源领域样本类信息的基础上，基于结构风险最小化模型，提出了基于类分布的领域自适应支持向量机（DomainadaptationsupportvectormachinebasedOilclassdistribution，CDASVM），并将其拓展为可处理多源问题的多源领域自适应支持向量机（CDASVMfrommultip

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