基于迁移学习的跨领域数据分类方法研究

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摘  要：随着跨领域数据分类问题日益严峻，传统的机器学习算法面临数据稀缺、标注困难等挑战，迁移学习技术作为新的解决方案，逐渐受到研究人员关注。迁移学习通过将源领域的知识迁移到目标领域，能有效解决数据分布差异、特征空间差异和标注数据匮乏等问题。文章探讨迁移学习在跨领域数据分类中的应用，分析迁移学习的核心技术，如领域自适应技术、特征迁移和实例迁移等，并结合实际案例阐述迁移学习在数据科学应用中的优势与潜力。（剩余5278字）

试读结束

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