各位虫友好，楼主是P大天文学系的博士生，课题需要解决天文数据的分类问题，目前我已经有一些程序和初步结果，但是仍有机器学习的基本问题等待解决，所以发帖求助，寻求专家的建议和合作。

【问题简单描述】：
1. 三元分类问题，其中有一个多数类A，两个少数类B、C，我对其中一个少数类B感兴趣（样本不平衡，class imbalance）；
2. 多数类与少数类的比例（class prior）在空间维度变化严重，B的class prior数量级在1/100到1/10000间变化，而训练多个不同class prior情况下的模型并不现实，也许需要迁移学习/适应学习（transfer / adaptation learning）。

【我想要获得的帮助】：
1. 请类别不平衡学习/类别平衡变化的适应学习方面的专家（老师或研究生）对如何应用迁移学习给出建议；
2. 对我的课题提其他任何建议；
3. 今后可以多多合作，应用机器学习和人工智能方法解决天文学、天体物理学的科学问题。

如果专家就在北京，我近期可以上门拜访；如果是外地，目前可以先邮件联系，我会尽可能和您见面聊。
楼主非常愿意在论文中向提供帮助的专家致谢，或者加入文章作者列表；正式合作的课题当然可以有更多署名的机会。

【联系方式】
我的邮箱：fuym[at]pku.edu.cn (请将[at]替换成@)

谢谢！

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