Många tillämpningar av övervakad inlärning kräver god generalisering från begränsade märkta data. I Bayesian inställningen, kan vi försöka uppnå detta mål genom att använda en informativ tidigare över parametrarna, en som kodar användbar domän kunskap. Fokusering på logistisk regression, presenterar vi en algoritm för att automatiskt bygga en multivariat Gaussian tidigare med en fullständig covariance matris för en given övervakad inlärning uppgift. Detta föregående slappnar av en vanlig men alltför förenklad självständighet antagande, och tillåter parametrar att vara beroende. Algoritmen använder andra "liknande" inlärningsproblem för att uppskatta kovariansen av par av enskilda parametrar. Vi använder sedan ett semidefinit program för att kombinera dessa uppskattningar och lära sig en bra innan för den nuvarande inlärningsuppgiften. Vi tillämpar våra metoder för binär text klassificering, och visar en 20 till 40% test fel minskning jämfört med en vanlig används tidigare.
Raina m.fl. föreslog en överföring lärande algoritm som konstruerar en informativ Bayesian innan för en viss text klassificering uppgift REF.
Constructing informative priors using transfer learning
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}