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。戴文渊等人提出的TrAdaBoost算法就是典型的基于实例的迁移。

算法芯片是一种专门用于执行特定算法的硬件, 可以在硬件层面上加速算法的执行, 提高算法的性能。 它可以是一个独立的芯片, 或者是一个芯片组, 可以与其它芯片一起工作。

使用SPSS进行指数平滑方法进行序列平稳化或预测时常见问题的解决方法

比如对于A所对应的联盟，我们可以将各个排列中A之前的乘客作为联盟，而丢弃A之后的乘客（当然也可以相反），这样获得的联盟为：空集 、空集、{B}、{B,C}、{C}、{C,B}，这里可以直接根据各个联盟出现的次数作为对应的权重（空集的权重为2，B为1，C为1，BC为2）。SHAP构建的是一个加性的解释模型，所有特征都被视为贡献者。SHAP的基本思想是：计算一个特征加入到模型时的边际贡献，然后考虑该特