论文摘要：为解决来自不同但相关领域的大量无标签数据和少量带标签数据的分类问题，首先构造一个联 系源域到目标域的共享特征空间，并将该空间引入经典的支持向量机算法使其获得迁移能力，最终得到 一种新的基于支持向量机的迁移共享空间的分类新算法，即迁移共享空间支持向量机．具体地，该方法 以迁移学习理论为基础，结合分类器最大间隔原理，通过最大化无标签数据和带标签数据的联合概率分 布来构建无标签数据和带标签数据的共享空间；为充分考虑少量带标签数据之数据分布，在其原始特征 空间和共享空间组成的扩展空间中训练分类模型．相关实验结果验证了该迁移学习分类器的有效性．
