跨领域分类学习方法及应用研究 09月08日
【摘要】随着信息革命的来临,信息技术高速发展,机器学习作为一种知识学习手段被越来越多的应用在社会各个领域。如何从海量纷杂的信息中提取有效信息在数据挖掘、数据校正、数据预测等领域上有着重要的意义。但随着研究与应用的深入,传统的机器学习出现了各种局限性,影响到了系统识别率和识别速度,其中比较重要的一条即传统机器学习在面对跨领域和多领域学习时自适应性较差,这是因为传统的机器学习方法大都假设训练数据与测试 […]
【摘要】随着信息革命的来临,信息技术高速发展,机器学习作为一种知识学习手段被越来越多的应用在社会各个领域。如何从海量纷杂的信息中提取有效信息在数据挖掘、数据校正、数据预测等领域上有着重要的意义。但随着研究与应用的深入,传统的机器学习出现了各种局限性,影响到了系统识别率和识别速度,其中比较重要的一条即传统机器学习在面对跨领域和多领域学习时自适应性较差,这是因为传统的机器学习方法大都假设训练数据与测试 […]