SVM迁移学习

资 源 简 介

SVM迁移学习

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，但在实际应用中常面临训练样本不足的问题。迁移学习技术可以帮助解决这个问题。

迁移学习的基本思路是利用已有领域(源域)的知识来帮助新领域(目标域)的学习。在SVM框架下实现迁移学习，主要通过以下方式解决样本不足问题：

增量学习方法：随着新样本的不断获取，系统可以逐步更新SVM模型，而无需从头开始重新训练。这种策略特别适合样本逐步增加的场景。

特征迁移：将源域和目标域的特征映射到同一个空间，使来自不同域但语义相似的样本更加接近。

模型参数迁移：利用预训练SVM模型的参数作为初始值，然后在新样本上微调，这比随机初始化能获得更好的起点。

实现时需要注意样本权重的调整、核函数的选择以及正则化参数的设置等技术细节。通过合理的迁移学习策略，SVM可以在少量目标域样本情况下仍保持较好的泛化能力。

这种方法在图像分类、文本分类等领域有广泛应用，特别是在获取大量标注数据昂贵或困难的场景下特别有价值。