基于迁移学习的跨领域数据分类方法研究  

RESEARCH OF CROSS-DOMAIN DATA CLASSIFICATION METHODS BASED ON MIGRATION LEARNING

作　　者：王子斌 

机构地区：[1]河北金融学院,河北保定071000

出　　处：《大数据时代》2025年第2期39-43,共5页Big Data Time

摘　　要：随着跨领域数据分类问题日益严峻,传统的机器学习算法面临数据稀缺、标注困难等挑战,迁移学习技术作为新的解决方案,逐渐受到研究人员关注。迁移学习通过将源领域的知识迁移到目标领域,能有效解决数据分布差异、特征空间差异和标注数据匮乏等问题。文章探讨迁移学习在跨领域数据分类中的应用,分析迁移学习的核心技术,如领域自适应技术、特征迁移和实例迁移等,并结合实际案例阐述迁移学习在数据科学应用中的优势与潜力。

关 键 词：迁移学习 跨领域数据分类 领域自适应技术 特征迁移 实例迁移 

分 类 号：G63[文化科学—教育学]