【摘 要】
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传统的机器学习需要大量的训练数据,且要求测试数据和训练数据必须是同分布的。然而,在许多实际应用中,很难达到这种要求。例如,为一个新的目标任务训练分类模型往往没有充足
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传统的机器学习需要大量的训练数据,且要求测试数据和训练数据必须是同分布的。然而,在许多实际应用中,很难达到这种要求。例如,为一个新的目标任务训练分类模型往往没有充足的训练数据,而另一个相似领域的训练数据很充足,如果将不满足同分布假设的旧数据合理的应用于新领域,就可以避免繁重的数据标记劳动。对于这种情况,迁移学习就可以将已有数据中的知识迁移到新领域,帮助训练新的模型。迁移学习一般基于现有的机器学习算法进行研究,如决策树和boosting。本文在分析和总结前人工作的基础上,借鉴其处理问题的方法应用于随机森林,实现了两种迁移学习方法,这两种方法都是基于实例的迁移学习:(1)基于信息增益的随机森林迁移学习。源域样本和目标域样本同时训练,在分类节点通过混合信息增益得到分类函数的最优参数。使用马氏距离评价叶节点之间的距离,将包含目标域训练样本的叶节点的类别标签传递给只有源域训练样本的叶节点,以此来预测样本的分类结果。最后在MNIST数据集上与其他方法进行了对比实验,对迁移效果的有效性进行了验证。(2)基于协变量转化的随机森林迁移学习。等量的从源域和目标域随机选择样本训练生成森林,称为候选森林,使用源域训练生成的随机森林和候选森林这两个森林的分类输出结果估计两个域之间的协变量损失,使用该协变量损失评价源域样本与目标域样本之间的距离,对源域样本迭代加权。直至候选森林生成足够多的决策树,从中选择一部分决策树生成最终的迁移森林。最后在INRIA和Daimler Mono数据集上进行了实验,对迁移效果的有效性进行了验证。
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