《表2 符号表:基于迁移学习的电力通信网异常站点业务数量预测》
在多源的加权学习中,每个源领域将得到一个弱的学习器,根据弱学习器在目标领域上的误差情况,可以每次只选取误差最小(相关性最强)的源领域,也可以根据该误差的大小对每个弱学习器进行加权,加权之后进行集成,得到本次迭代中的测试误差,根据该测试误差去调整样本的权重。前者的做法往往会造成其他的源领域样本失去辅助作用,所以本文选择后者的做法。部分符号说明见表2。
图表编号 | XD0074244000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 杨济海、李号号、彭汐单、张智成、黄倩、李石君 |
绘制单位 | 国网江西省电力有限公司信息通信分公司、武汉大学计算机学院、国网江西省电力有限公司、南瑞集团有限公司、武汉大学计算机学院、武汉大学计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |