2016《A survey of transfer learning》迁移学习笔记
Homogeneous transfer learning: 特征空间相同 基于样本的迁移学习： CP-MDA（probablity based multi-source domain adaptation）:通过矫正源域和目标域条件分布的差异—-假设目标域中有一部分有标签数据是可用的。主要思想是使用源域分类器组合（这里的源域是一个或者多个）给目标域中无标签的数据打标签，第一步是为每一个独立的源域
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