29、高维问题分类与条件概率模型的领域自适应

高维问题分类与条件概率模型的领域自适应

在机器学习领域，高维问题分类以及条件概率模型的领域自适应是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的模型、实验以及领域自适应的方法。

1. 高维问题分类模型

在高维问题分类中，提出了一种特征共享分类器，它基于经验贝叶斯，允许通过假设每个类条件参数有自己的超分布来建模特征之间的关系。相关公式如下：
- 均值计算：
[
\hat{\mu}^{(c)} {vt} = \frac{1}{G {vt}} \sum_{j=1}^{G_{vt}} \hat{\beta}^{(c)} {j \to v} \bar{X}^{(c)} {\cdot jt}
]
- 方差计算：
[
\hat{\tau}^2_{vt}^{(c)} = \frac{1}{G_{vt}} \sum_{j=1}^{G_{vt}} (\hat{\beta}^{(c)} {j \to v} \bar{X}^{(c)} {\cdot jt} - \hat{\mu}^{(c)} {vt})^2
]
- 参数计算：
[
\hat{\theta}^{(c)} {vt} = \frac{N^{(c)} \sigma^2_{(c)} \bar{X}^{(c)} {\cdot vt} + \frac{1}{\hat{\tau}^2 {vt}^{(c)}} \hat{\mu}^{(c)} {vt}}{N^{(c)} \sigma^2 {(c)} + \frac{1}{\hat{\tau}^