合奏归纳迁移学习（Ensemble Inductive Transfer Learning，EITL）是一种结合了归纳迁移学习和合奏学习（Ensemble Learning）的新型机器学习方法。该方法旨在通过利用源域（source domain）中的有用知识来提高目标域（target domain）的性能表现。
归纳迁移学习（Inductive Transfer Learning）是迁移学习（Transfer Learning）的一个重要分支，它关注于如何通过从源域中迁移有用的知识，以实现目标域上的高性能。在机器学习领域，标记数据容易过时，而数据标记通常是昂贵和耗时的。这会导致训练数据的不足，从而影响使用传统机器学习方法构建模型的性能。此外，特征空间或数据分布可能会随时间发生变化。归纳迁移学习通过复用辅助数据集中的某些有用部分来训练新数据的分类器，即使这些辅助数据集可能具有不同的特征空间或不同的分布。
合奏学习，又称为集成学习，是一种通过结合多个分类器的决策来降低方差，并实现比单一分类器更高的准确度的学习方法。合奏学习的核心思想是将多个学习算法组合起来，通过投票、平均或其他形式的结合机制，以期望得到一个性能更优的复合模型。
EITL方法构建了一组分类器，通过记录知识转移的迭代过程。在每次迭代中，它使用源域的分类器、基于初始标记数据构建的目标域基础分类器以及基于最新标记数据构建的最新分类器，对未标记的实例进行分类，并将一些自我标记的实例添加到标记数据中，然后训练一个新的分类器。这一过程构建的所有分类器都用于分类。
研究者们在合成数据集以及六个UCI数据集上进行了实验，结果表明EITL是一种有效的分类算法。关键词包括：迁移学习、合奏学习和机器学习。
在引言部分，作者提到了机器学习领域的一个主要挑战是标记数据容易过时，且数据标记过程通常昂贵且耗时。直接后果是缺乏训练数据，可能导致使用传统机器学习方法构建模型时性能不佳。另外，特征空间或数据分布也可能随时间而发生变化。为解决这个问题，迁移学习提供了一个新的方法，它复用辅助数据集中有用的部分来训练新数据的分类器，即使这些辅助数据集可能具有不同的特征空间或不同的分布。
上述内容展现了合奏归纳迁移学习在理论和实验上的研究进展，揭示了其在处理传统机器学习难题时的潜在价值，并展望了该领域未来的发展方向。
