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| 內容簡介： |
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《迁移学习--理论与实践》作者邵浩着眼于管理实际中的资源再利用，对数据挖掘领域*前沿的迁移学习进行了详细阐述，并着重介绍了应用*为广泛的分类学习，将*前沿的研究进行了归纳总结，并通过实际算法分析，将领域内的*新进展提供给读者，使读者能够使用迁移学习的工具构建模型并应用到实际问题。《迁移学习--理论与实践》主要读者对象为具有管理和计算机背景并在数据挖掘领域有初步研究的学者。
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| 關於作者： |
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邵浩，上海对外经贸大学WTO研究教育学院讲师，日本国立九州大学工学博士，曾就读于中国科学技术大学管理学院硕博连读课程。研究方向为数据挖掘、管理科学与工程。
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| 目錄：
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Preface
Chapter?1?Introduction
1．1?Background?and?Motivation
1．2?COntributiong
1．2．1?Extended?MDLP?for?Transfer?Learning
1．2．2?Compact?Coding?for?Hyperplane?Classifiers?in?Transfer?Learning
1．2．3?Transfer?Active?Learning
1．2．4?Gaussian?Process?for?Transfer?Learning
1．3?Book?Overview
Chapter?2?Literature?Review?and?Preliminaries?for?MDLP
2．1?Transfer?Learning
2．2?Active?Learning?and?Transfer?Active?Learning
2．3?Preljminaries?for?MD[．P
Chapter?3?Extended?MDL?Principle?for?Feature-based?Transfer
Learning
3．1?IntroductiOn
3．2?Problem?Statement
3．3?Preliminaries?for?Encoding
3．3．1?Theoretical?Foundation?of?the?EMDLP
3．3．2?Adaptation?of?the?EMDLP?to?Our?Problem
3．4?Supervised?Inductive?Transfer?Learning?Algorithm
3．4．1?EMDLP?with?Incremental?Search
3．4．2?EMDLP?with?Hill?Climbing
3．5?Experiments
3．5．1?Experimental?Settings
3．5．2?Experimental?Results?on?Synthetic?Data?Sets
3．5．3?Experimental?Results?on?Real?Data?Sets
3．6?Summary
Chapter?4?Compact?Coding?for?Hyperplane?Classifiers?in?a
Heterogeneous?Environment
4．1?Introduction
4．2?Problem?Setting
4．3?Compact?Coding?for?Hyperplane?Classifiers?in
Heterogeneous?Environment
4．3．1?Macro?Level：Arrange?Related?Tasks
4．3．2?Micro?Level?Evaluation
4．3．3?The?Transfer?Learning?Algorithm
4．4?Experiments
4．4．1?Experimental?Setting
4．4．2?Experimental?Results
4．5?Summary
Chapter?5?Adaptive?Transfer?Learning?with?Query?by
Committee
5．1?IntroductiOn
5．2?Problem?Setting?and?Preliminaries
5．3?Probabilistic?Framework?for?ALTL
5．4?The?ALTL?Algorithm?and?Analysis
5．4．1?The?Procedure?of?ALTL
5．4．2?Termination?Condition?and?Analysis
5．5?Experiments
5．5．1?Experimental?Setting
5．5．2?Results?on?Synthetic?Data?Sets
5．5．3?Results?on?Real?Data?Sets
5．6?Summary
Chapter?6?Gaussian?Process?for?Transfer?Learning?through
Minimum?Encoding
6．1?IntrOduction
6．2?Gaussian?Process?for?Classification
6．3?The?GPTL?Algorithm
6．3．1?Arrange?Related?Tasks
6．3．2?The?Instance?Level?Similarities
6．4?Experiments
6．5?Summary
Chapter?7?Concluding?Comments
Appendix?A?Target?Concepts?in?Chapter?3
Bibliography
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