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通信小研

新虫 (初入文坛)

[求助] 迁移学习 已有2人参与

传统的机器学习其中一个要素是一致性假设，即认为训练数据和测试数据必须是独立同分布，如果不是相同的分布，为什么就不能用传统的机器学习的算法解决，而转而研究迁移学习？为什么根据训练数据训练得出的分类面对测试数据无效？有没有哪位大神能够帮忙解答下，最后能举个例子~
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1楼 2014-07-09 15:59:31
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仙木映月

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
这个有点像，让你学了6年英语，高考突然考日语，你当然不会了。但是要是改成考法语，你也许还能蒙对两道题。 但是如果你的模型本身比较适合学日语，比如你是中国人，可能你学的英语学得很不顺手，考日语的分数反而比英语的分数高，再加上日语中很多特征（单词）来自英语，你的分数又上升的了一个层次。不过你毕竟不是学日语的，怎么考也考不过那些日语专业的人。

不知道你看懂了没有。
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Hardtosay.
5楼2014-07-10 12:15:16
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
如果训练数据和测试数据不是相同分布的数据
那么根据训练数据训练得出的分类当然面对测试数据无效了
两种不同分布的数据，就像不同形状的两种物体
比如你的分类器根据训练数据得到的分类面可能是一个平面
可是测试数据的分布是不同于训练数据的，其对应的分类面可能是一个曲面
拿分类面是平面的分类器去对分类面是曲面的数据进行分类，就无效了
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
2楼2014-07-09 16:16:09
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通信小研

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by gorgan at 2014-07-09 16:16:09
如果训练数据和测试数据不是相同分布的数据
那么根据训练数据训练得出的分类当然面对测试数据无效了
两种不同分布的数据，就像不同形状的两种物体
比如你的分类器根据训练数据得到的分类面可能是一个平面
可是测 ...

谢谢，那两种不同分布的数据，在特征空间是不是表现为距离相聚很大？
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3楼2014-07-09 17:46:35
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春

【答案】应助回帖

引用回帖:
3楼: Originally posted by 通信小研 at 2014-07-09 17:46:35
谢谢，那两种不同分布的数据，在特征空间是不是表现为距离相聚很大？...

取决于两种分布的差异程度
两种分布的差异越大
在特征空间的距离就越大

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
4楼2014-07-09 21:19:16
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