Flera datakällor som innehåller olika typer av funktioner kan finnas tillgängliga för en viss uppgift. Till exempel kan användarprofiler användas för att bygga rekommendationssystem. Dessutom kan en modell också använda användares historiska beteenden och sociala nätverk för att dra slutsatser om användarnas intressen på relaterade produkter. Vi hävdar att det är önskvärt att kollektivt använda alla tillgängliga heterogena datakällor för att bygga effektiva inlärningsmodeller. Vi kallar denna ram heterogen inlärning. I vår föreslagna inställning kan datakällor omfatta (i) icke-överlappande funktioner, (ii) icke-överlappande fall och (iii) flera nätverk (dvs. grafer) som förbinder instanser. I detta dokument föreslår vi en allmän optimeringsram för heterogent lärande, och utformar en motsvarande inlärningsmodell från gradienthöjande. Tanken är att minimera den empiriska förlusten med två begränsningar: 1) Det bör finnas samstämmighet mellan förutsägelser om överlappande fall (om sådana finns) från olika datakällor; (2) Anslutna fall i grafdatauppsättningar kan ha liknande förutsägelser. Den objektiva funktionen löses genom stokastisk lutning öka träd. Dessutom är en viktningsstrategi utformad för att betona informativa datakällor, och anser att de bullriga. Vi bevisar formellt att den föreslagna strategin leder till ett strängare fel. Detta tillvägagångssätt överträffar konsekvent en standardsammankoppling av datakällor om förutsägelse av filmvärdering, nummerigenkänning och upptäckt av terroristattacker. Vi konstaterar att den föreslagna modellen kan förbättra felfrekvensen utanför urvalet med så mycket som 80 procent.
Shi och Al. REF utvecklade en objektiv funktion för att minimera en empirisk förlust, som löstes genom stokastisk lutning öka träd.
Learning from heterogeneous sources via gradient boosting consensus
{'venue': 'In SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}