异常检测方法调研

迁移学习

主要思想：
从相关领域中迁移标注数据或者知识结构、完成或改进目标领域或任务的学习效果。
不足之处：需要拥有与当前目标场景相关的源域数据

源域样本和目标域样本分布有比较大的区别，目标域样本量不够的话，通过算法缩小边缘分布之间和条件分布之间的差异。

• 基于特征的迁移：

• • 基于特征选择的迁移学习算法，关注的是如何找出源领域与目标领域之间共同的特征表示，然后利用这些特征进行知识迁移。
• • 基于特征映射的迁移学习算法，关注的是如何将源领域和目标领域的数据从原始特征空间映射到新的特征空间中去。
    这样，在该空间中，源领域数据与的目标领域的数据分布相同，从而可以在新的空间中，更好地利用源领域已有的有标记数据样本进行分类训练，最终对目标领域的数据进行分类测试。

• 基于实例的迁移
  基于实例的迁移学习研究的是，如何从源领域中挑选出，对目标领域的训练有用的实例，比如对源领域的有标记数据实例进行有效的权重分配，让源域实例分布接近目标域的实例分布，从而在目标领域中建立一个分类精度较高的、可靠地学习模型。
  因为，迁移学习中源领域与目标领域的数据分布是不一致，所以源领域中所有有标记的数据实例不一定都对目标领域有用。
  

• 基于模型的迁移
  

域 可以理解为某个时刻的某个特定领域，比如书本评论和电视剧评论可以看作是两个不同的domain