歸納遷移學習算法---TradaBoost算法

  TradaBoost算法由來已久，現在也有各種針對算法的該進，本文只討論最初的算法。 1.遷移學習   傳統的機器學習的模型都是建立在訓練數據和測試數據服從相同的數據分佈的基礎上。典型的比如有監督學習，我們可以在訓練數據上面訓練得到一個分類器，用於測試數據。但是在許多的情況下，這種同分布的假設並不滿足，有時候我們的訓練數據會期，而重新去標註新的數據又是十分昂貴的。這個時候如果丟棄訓練數據又是十

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