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基于信息标准的特征选择中的转移学习
本文根据信息标准研究了转移学习的效果。我们提出了一个程序，将转移学习与锤摩尔的CP（TLCP）结合在一起，并证明它在准确性和稳定性方面优于常规木棍的CP标准。Our theoretical results indicate that, for any sample size in the target domain, the proposed TLCp estimator performs better than the Cp estimator by the mean squared error (MSE) metric in the case of orthogonal predictors, provided that i) the dissimilarity between the tasks from source domain and target domain is small, and ii) the procedure parameters (complexity penalties) are tuned according to certain explicit rules.此外，我们表明我们的转移学习框架可以扩展到其他特征选择标准，例如贝叶斯信息标准。通过分析正交化CP的溶液，我们确定了一个在非正交预测因子的情况下，渐近地近似CP标准的解。对于非正交TLCP获得了相似的结果。最后，使用真实数据的模拟研究和应用证明了TLCP方案的有用性。关键字：转移学习，功能选择，槌狼的CP
构建公共领域创新信息标准...
Svensk Byggtjänst 调查显示，在建筑过程中使用高效的数字通信可以降低 15-25% 的成本。这一潜力的一个重要部分是使用建筑信息标准。BISI 项目研究了建筑信息标准的使用及其对创新的影响。标准主要被理解为信息分类和建筑流程规则。创新有助于增加价值，而不仅仅是降低成本。BISI 文献研究揭示了建筑相关标准化的多重特性。我们的概念是建筑信息标准，因为相关标准不仅仅是对信息进行排序（分类），它们还涵盖了其他方面的标准，例如流程规则。文献综述还发现标准和创新之间存在许多有利的联系。
