迁移学习的第一类方法：数据分布自适应(1)——边缘分布自适应Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习领域的基本方法（基于样本、特征、模型、关系的迁移）之后，本文主要将介绍迁移学习的第一类方法——数据分布自适应，重点阐述了边缘分布自适应的原理与应用。该方法通过缩小源域和目标域边缘概率分布的距离实现迁移，核心思想是利用特征映射使两域数据分布接近。文章详细讲解了迁移成分分析(TCA)方法，包括其基于最大均值差异(MMD)的距离度量、核矩阵变换以及优化目标，并通过可视化对比展示了TCA在数据分布对齐上的优势。该方法为处理不同分布数据提供了有效解决方案。