9、多视图主动学习与迁移学习：技术解析与应用探索

多视图主动学习与迁移学习：技术解析与应用探索

在机器学习领域，多视图学习是一个重要的研究方向，它能够充分利用不同视图的数据信息，提升模型的性能。本文将深入探讨多视图主动学习和多视图迁移学习的相关技术，包括多种学习方法的原理、操作步骤以及应用场景。

多视图主动学习方法

多视图主动学习根据视图和学习器的数量可大致分为四类：单视图单学习器（SVSL）、多视图单学习器（MVSL）、单视图多学习器（SVML）和多视图多学习器（MVML）。

多视图多学习器（MVML）主动学习

MVML 主动学习结合了多视图学习和集成学习的优势，通过逐步扩大标记数据集和提升学习器性能来提高分类准确性。其具体操作步骤如下：
1. 初始化 ：准备一个包含少量标记示例的集合 L 和大量未标记示例的集合 U。使用标记示例初始化多个视图的学习器 Li。
2. 迭代选择 ：
- 从 U 中随机选择一些未标记示例，移动到池 P 中。
- 每个学习器在每个视图中估计 P 中示例的标签，并产生不同的置信度。
- 算法随机选择几个视图之间分歧最大的最模糊示例。
- 用户为这些示例提供正确标签，并将新标记的示例移动到 L 中。
- 基于扩大后的标记集 L 重新构建每个学习器。
3. 重复迭代 ：回到第一步，重复上述过程多次。
4. 分类阶段 ：通过这些视图的学习器的组合结果计算最终假设。

为了评估多视图之间二元分类结果的不确定性，引入了样本 x 的模