TrAdaBoost

TraAdaBoost是AdaBoost算法的扩展。
TraAdaBoost核心思想：
same-distribution instance feature:训练数据中与测试数据分布相同的数据，用Ts表示，m
错误预测增加权重
diff-distribution instance feature:训练数据中与测试数据分布不同的数据，用Td表示，n
错误预测降低权重

TrAdaBoost相关推荐

迁移学习算法之TrAdaBoost ——本质上是在用不同分布的训练数据，训练出一个分类器...
迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法 ...
迁移学习---TrAdaBoost算法介绍
from:https://www.jianshu.com/p/8ed0703db2c7 作者:caokai1073 链接:https://www.jianshu.com/p/8ed0703db2c7 ...
一文了解迁移学习经典算法
来源 | linolzhang的CSDN博客作者 | linolzhang ▌一. 了解迁移学习迁移学习(Transfer Learning)目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任 ...
迁移学习全面指南：概念、项目实战、优势、挑战
https://www.toutiao.com/a6685571761766924803/ 2019-04-30 14:32:56 前言希望大家从头到尾的去看,而不是看完前面一点点感觉有用然后收藏, ...
迁移学习——入门笔记
一.简介背景: 现如今数据爆炸: 对机器学习模型来说要求快速构建,强泛化对于数据来说,大部分数据没有标签所以收集标签数据和从头开始构建一个模型都是代价高昂的,需要对模型和带有标签的数据进行重用 ...
【数据挖掘笔记九】分类：高级方法
9.分类:高级方法 9.1 贝叶斯信念网络贝叶斯信念网络是一种概率的图模型,不假定类条件独立性,说明联合条件概率分布,允许在变量的子集间定义类条件独立性,提供一种因果关系的图形模型,可以在其上进行学 ...
金融风控实战——迁移学习
迁移学习为什么做迁移? 源域样本和目标域样本分布有区别,目标域样本量又不够. 场景思考我们平时建模会使用到迁移学习的一些场景: 1)新开了某个消费分期的场景只有少量样本,需要用其他场景的数据进行建 ...
分级加权评分算法 java_荐书｜智能风控：原理、算法与工程实践
图书简介风控领域是新兴的机器学习应用场景之一,其特点包括了负样本占比极少.业务对模型解释性要求偏高.业务模型多样.风控数据源丰富等. <智能风控:原理.算法与工程实践>一书共 8 章,包 ...

TrAdaBoost

TrAdaBoost相关推荐

最新文章

热门文章