人工智能技术的快速发展对机器学习人才的需求不断扩大,机器学习课程也成为高校人工智能类专业的核心课程且具有高度实践性,因此将实际项目与理论教学融为一体,才能更好的使学生得到实践锻炼。本文设计了一个基于迁移学习算法的供应商违约预测的实践案例,通过改进基于间隔核密度估算的虚拟样本生成技术,本研究将其他相似供应商预测模型转换成辅助数据的形式。通过基于权重的迁移学习算法(Tr Ada Boost),将生成的辅助数据中的知识迁移至源数据中来。最后通过对比没有使用迁移学习的模型,使用本研究技术架构训练得到的违约预测模型准确率更高、泛化能力更强。学生可通过该案例实践使用机器学习方法解决实际问题的完整过程。
