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Applications of compact coding in transfer learning
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迁移学习: 理论与实践 邵浩著
ISBN/ISSN：978-7-313-10656-8
价格：CNY29.00
出版：上海 上海交通大学出版社 ,2013.12
载体形态：121页 图 ;23cm
附注：教育部人文社会科学研究青年基金项目 (编号: 13YJC630126) 上海对外贸易大学085工程重点学科专业建设项目 (编号: Z085FX13003) 资助
简介：本书着眼于管理实际中的资源再利用, 对数据挖掘领域最前沿的迁移学习进行了详细阐述, 并着重介绍了应用最为广泛的分类学习, 将最前沿的研究进行了归纳总结, 并通过实际算法分析, 将领域内的最新进展提供给读者, 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。
并列题名：迁移学习: 理论与实践
中图分类号：TP274
责任者：邵浩 著
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豆瓣内容简介：
《迁移学习：理论与实践》着眼于管理实际中的资源再利用，对数据挖掘领域最前沿的迁移学习进行了详细阐述，并着重介绍了应用最为广泛的分类学习，将最前沿的研究进行了归纳总结，并通过实际算法分析，将领域内的最新进展提供给读者，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。
豆瓣作者简介：
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。
目录：
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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