迁移学习之MMD距离

MMD（最大均值差异） 最大均值差异算法是用来衡量两个样本是否是来自同分布。在迁移学习中，MMD作为一种常用的度量准则，衡量源域和目标域之间的相似性。MMD用来计算源域和目标域投影后的均值差异。 MMD的推导过程如下: MMD算法作为一种度量准则，常应用于TCA（迁移成分分析）算法，JDA等。

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