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一、边缘概率分布
二、条件概率分布
定义： 条件概率分布描述了给定特征下标签的分布。在迁移学习中，假设源领域和目标领域的条件概率分布相同或相似，可以利用源领域的知识来辅助目标领域的学习。影响： 条件概率分布的一致性有助于从源领域到目标领域的知识迁移。解决方案： 当条件概率分布不一致时，可以通过领域对齐或重新加权样本等方法来调整。三、迁移学习的挑战与解决方案
特征选择与映射： 通过选择和映射相关特征来实现源领域与目标领域间的一致性。模型选择与调整： 根据源领域和目标领域的分布相似度选择或调整模型，以实现更好的迁移效果。常见问答：
Q1: 为什么要在迁移学习中考虑边缘概率分布？
答: 边缘概率分布描述了特征的分布，不同领域之间的边缘概率分布差异可能会影响迁移效果。
Q2: 条件概率分布在迁移学习中的重要性是什么？
答: 条件概率分布的一致性有助于从源领域迁移知识到目标领域，实现学习效果的提升。
Q3: 如何解决边缘概率分布和条件概率分布差异带来的问题？
答: 可以通过领域自适应、特征选择与映射、模型选择与调整等方法来解决这些差异带来的问题。
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