半监督判别分析赋能迁移学习：算法创新与应用拓展.docx

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2025-07-24 发布于上海
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半监督判别分析赋能迁移学习：算法创新与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，数据的获取与利用始终是关键问题。随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，但高质量的标注数据却往往稀缺。获取大量准确标注的数据不仅需要耗费巨大的人力、物力和时间成本，还可能面临专业知识不足、标注一致性难以保证等挑战。同时，不同场景下的数据分布差异也给模型的泛化能力带来了严峻考验。传统的机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的数据分布，然而在实际应用中，这种假设往往难以成立。例如，在医学影像诊断中，不同医院的设备、成像条件以及患者群体等因素都会导致数据分布存在差异；在自然语言处理任务中，不