English
资源说明：当前机器学习的技术已经运用到很多工程项目中，但大部分机器学习的算法只有在样本数量充足且
运用在单一场景中的时候，才能获得良好的结果。其中，经典的支持向量回归机是一种具有良好泛化能力的
回归算法。但若当前场景的样本数量较少时，则得到的回归模型泛化能力较差。针对此问题，本文以加权ε
支持向量回归机为基础，提出了小样本数据的迁移学习支持向量回归机算法。本文算法以加权ε支持向量回
归机为Bagging 算法的基学习器，使用与目标任务相关联的源域数据，通过自助采样生成多个子回归模型，
采用简单平均法合成一个总回归模型。在UCI 数据集和现实数据集——玉米棒与花生粒储藏环节损失数据集
上的实验结果表明本文方法较标准ε-SVR 算法与改进的RMTL 算法在小数据样本上有更好的泛化能力。
【支持向量回归机(SVR)】
支持向量回归机是监督学习中的一种回归算法，它基于支持向量机(SVM)的概念。SVM最初是用于分类问题，但通过引入连续输出，就演变为SVR，适用于预测连续变量。在SVR中，数据点被映射到高维空间，并寻找一个最优超平面，该超平面能够最小化训练数据点到其最近边界（即支持向量）的距离，同时确保所有数据点都在设定的误差范围内。ε-SVR是SVR的一种变体，它定义了一个ε-松弛区，允许一定范围内的预测误差。
【小样本学习】
小样本学习是指在训练数据有限的情况下进行机器学习。当样本数量不足时，模型可能会过拟合，导致在新的、未知数据上的泛化性能下降。对于小样本问题，通常需要采用如正则化、集成学习等方法来提高模型的稳定性和泛化能力。
【迁移学习】
迁移学习是一种利用已在一个任务或领域中学习到的知识去改善另一个相关任务或领域的学习效率的方法。在本文中，迁移学习被应用于小样本数据的场景，通过利用源域（拥有更多样本）的数据来增强目标域（样本较少）的模型学习。
【加权ε支持向量回归机】
加权ε支持向量回归机是对标准ε-SVR的改进，它通过赋予不同样本不同的权重，优化了模型对不同数据点的处理，尤其在样本分布不均匀或者异常值存在的情况下，可以提高模型的健壮性。
【Bagging算法】
Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习策略，通过多次从原始数据集中有放回地抽取子集来创建多个不同的训练集，然后基于这些子集训练出多个模型，最后通过投票或平均等方式合并这些模型的预测结果，从而提升模型的稳定性。
【实验与对比】
文章在UCI数据集和实际的玉米棒与花生粒储藏环节损失数据集上进行了实验，对比了标准ε-SVR和改进的RMTL算法，证明了提出的基于小样本SVR的迁移学习方法在小数据样本上具有更好的泛化性能。
总结来说，本文提出了一种结合加权ε支持向量回归机和迁移学习的策略，用以解决小样本数据下的回归问题。通过Bagging算法生成多个子模型并采用简单平均法融合，提高了模型在有限样本条件下的泛化能力。实验结果验证了该方法的有效性，特别是在粮食经济学等特定领域的应用潜力。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
