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一、邊緣概率分布
二、條件概率分布
定義： 條件概率分布描述了給定特征下標簽的分布。在遷移學習中，假設源領域和目標領域的條件概率分布相同或相似，可以利用源領域的知識來輔助目標領域的學習。影響： 條件概率分布的一致性有助于從源領域到目標領域的知識遷移。解決方案： 當條件概率分布不一致時，可以通過領域對齊或重新加權樣本等方法來調整。三、遷移學習的挑戰與解決方案
特征選擇與映射： 通過選擇和映射相關特征來實現源領域與目標領域間的一致性。模型選擇與調整： 根據源領域和目標領域的分布相似度選擇或調整模型，以實現更好的遷移效果。常見問答：
Q1: 為什么要在遷移學習中考慮邊緣概率分布？
答: 邊緣概率分布描述了特征的分布，不同領域之間的邊緣概率分布差異可能會影響遷移效果。
Q2: 條件概率分布在遷移學習中的重要性是什么？
答: 條件概率分布的一致性有助于從源領域遷移知識到目標領域，實現學習效果的提升。
Q3: 如何解決邊緣概率分布和條件概率分布差異帶來的問題？
答: 可以通過領域自適應、特征選擇與映射、模型選擇與調整等方法來解決這些差異帶來的問題。
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