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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的有監(jiān)督機器學習以及數據挖掘算法有一個重要的假設:訓練數據以及測試數據服從同樣的概率分布。然而在大量實際的應用中,這個假設往往不成立。更為普遍的情況是,少量訓練數據與測試數據來自同一分布,而大部分訓練數據與測試數據的分布不一致,但存在關聯(lián)。在最近的研究中,此類情況被分成幾種不同的問題進行描述:訓練數據出現(xiàn)采樣偏差,訓練數據與測試數據來自不同的領域,訓練數據或測試數據包含了(不同的)噪聲;并對應著幾種不同的解決方法:采樣偏差更正,遷移
2、學習,不確定性挖掘。然而,過多的問題描述以及解決方案容易在實際中引起混淆。所以,這存在一個挑戰(zhàn),是否存在一個方法,它能同時有效并準確地解決以上提出的問題?
本文就此提出一個用于分類的統(tǒng)一學習框架--普遍學習。在這個框架中,以上提及的不同問題都能被定義以及形式化。接著,本文在對當前普遍學習的現(xiàn)狀分類別進行回顧,總結和分析了普遍學習幾個典型的問題以及有代表性的算法;在此基礎上,著重研究了如何對數據進行代表點選擇以及特征空間變換
3、,從而消除訓練數據與測試數據之間分布的不一致。本文的主要研究工作如下:(1)針對普遍學習情況下的分類問題,提出三種不同的學習算法:1.基于核空間映射以及聚類代表點選擇;2.基于最大邊緣的代表點選擇;3.基于特征構建的空間映射。本文對三個算法都進行了詳細地討論,分別給出了數學證明以及實驗對比。(2)針對普遍學習條件下的模型與數據選擇問題,進一步提出一種新型的交叉驗證方法,它能在挑選模型或數據時去除分布不一致帶來的誤差。最后,本文總結并對下
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