R^2-HGP: 用于异构迁移学习的双正则化高斯过程

这篇文章介绍了一种新方法，R^2-HGP，用于使用双正则化高斯过程的异构迁移学习。这表明重点在于提高机器学习模型在处理来自不同来源或具有不同特征的数据时的性能。使用高斯过程表明了一种概率方法，可能提供不确定性估计。“双正则化”一词意味着努力防止过拟合并提高泛化能力。

• •专注于异构迁移学习。
• •采用双正则化高斯过程。
• •旨在通过不同的数据源提高模型性能。
• •由于使用高斯过程，可能提供不确定性估计。