核典型关联性分析相关特征提取与核逻辑斯蒂回归域自适应学习

发布时间：2017-08-30 04:26

  本文关键词：核典型关联性分析相关特征提取与核逻辑斯蒂回归域自适应学习

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【摘要】：本文提出了一种利用核典型关联性分析提取源域目标域最大相关特征,使用核逻辑斯蒂回归模型进行域自适应学习的算法,该算法称为KCCA-DAML(Kernel Canonical Correlation Analysis for Domain Adaptation Learning).该算法基于特征集关联性分析,有效的减小源域和目标域的概率分布差异性,利用提取的最大相关特征通过核逻辑斯蒂回归模型实现源域到目标域的跨域学习.实验比较源域数据上核逻辑斯蒂学习模型、目标域上核逻辑斯蒂学习模型、源域和目标域上核逻辑斯蒂学习模型和KCCA-DAML模型,结果显示KCCA-DAML在真实数据集上成功的实现了跨域学习.
【作者单位】： 中国石油大学(北京)自动化系;中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心;
【关键词】： 域自适应 概率分布差异 相关分析 核逻辑斯蒂回归 正则化模型
【基金】：国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(No.2012CB720500)
【分类号】：TP181
【正文快照】： 2.中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心,北京100190)1引言机器学习任务中,假定训练样例-标签对组成的样本集和测试样例-标签对组成的样本集通常来自同一概率分布,这是保证良好学习性能的基本假设.但在现实应用中,这种假设过于“严苛”,具有很大的局限性.我们经常遇

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本文编号：757252