Personalizing EEG-based Affective Models with Transfer Learning 閱讀
提出了個體到個體的兩種方法 1）源域和目標域共享結構（TCA、KPCA） 2)訓練多個個體的分類器，對分類器參數進行遷移。 基本方法：組合所有個體可用的數據作爲訓練數據，訓練一個基類分類器線性SVM。 數據特徵維度：62*310（導聯*特徵維度） TCA和KPCA：源域：14個個體中隨機選取5000個樣本，核選用線性核，分類器選用one vs one 策略。目標域剩餘的一個人 Transducti
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