时间：2023-04-27 06:27:01 | 来源：营销百科
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域自适应学习问题描述：域自适应学习能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题, 作为机器学习新出现的研究领域在近几年受到了广泛的关注.传统的机器学习算法中, 通常假设训练样本和测试样本来自同一概率分布, 然后设计相应的模型和判别准则对待测试的样例的输出进行预测. 但是实际上当前很多学习场景下训练样本的概率分布和测试样本的概率分布是不同的, 例如如何根据老用户的邮件信息设计一种面向新用户的垃圾邮件过滤系统、自然语言处理方面的情感分析、依存句法分析、跨语言处理等都属于域自适应学习问题. 如何在这种源域和目标域概率分布不一致的情况下进行学习即为域自适应学习问题. 因此, 域自适应学习的重点在于如何克服源域分布和目标域分布不同, 实现目标域上的学习任务.关键词：学习,适应
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