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适用于不确定类标签数据学习的迁移支持向量机  
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【英文篇名】 Transfer support vector machine for learning from data with uncertain labels
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【作者】 倪彤光; 王士同;
【英文作者】 NI Tong-guang; WANG Shi-tong; School of Digital Media; Jiangnan University; School of Information Science and Technology; Changzhou University;
【作者单位】 江南大学数字媒体学院; 常州大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2014年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 迁移学习; 分类; 支持向量机; 共享数据; 不确定数据;
【英文关键词】 transfer learning; classification; support vector machine; common data; uncertain data;
【摘要】 为了解决包含不确定信息的分类学习问题,提出一种新的适用于不确定类标签数据的迁移支持向量机.该方法基于结构风险最小化模型,同时将源领域中所学知识、领域间的共享数据、目标领域中已标定的和不确定的数据纳入学习框架中,进而实现了源领域和目标领域的知识迁移.在多种真实数据集上的实验结果表明了所提出方法的有效性.
【英文摘要】 To address the learning problems which include unlabeled samples, a novel transfer support vector machine for learning from data with uncertain labels(TSVM-UL) is proposed based on the structure risk minimization model. This method takes knowledge of source domain, the common data between different domains, labeled samples and probabilities of unlabeled samples of target domain into account, and knowledge transferring between the source domain and the target domain is realized. Experiment results on several...
【基金】 国家自然科学基金项目(61272210,61170122); 江苏省自然科学基金项目(BK2012552)
【更新日期】 2014-11-19
【分类号】 TP181
【正文快照】 0引言随着科学技术的飞速发展,人们可以获得的信息越来越多,如何有效地从信息中获取知识变得越来越重要.众多学者针对此问题展开了广泛的研究,发现上述问题的根本原因是标记数据的代价较为昂贵,且在很多应用场景中无法对数据进行定性的标注.如文献[1]对于病患者癌症肿瘤图片进?

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