基于半监督学习的迁移学习方法

迁移学习是机器学习的一个新的分支。当训练模型过期,而新领域标记数据又非常少时,传统的机器学习就不足以产生一个较为精确的分类器。为解决此问题,本文提出一种基于半监督学习的迁移学习方法,对源领域数据进行二步信息筛选,并在大量文本数据集上的实验中证明了新算法的有效性。