【源码】基于传统方法的迁移学习资料整合项目

项目简介

本项目是一个综合性的迁移学习资料仓库，收集了涵盖介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、常用数据集、硕博士论文、比赛等各类迁移学习相关资料，堪称目前最全的迁移学习资料库。同时，项目实现了多种传统跨域学习/迁移学习算法，可用于处理跨域分类问题。

项目的主要特性和功能

资料方面

1. 提供最新迁移学习论文汇总及查看最新arXiv文章的网站。
2. 包含简介文字资料、入门和视频教程，以及著名学者、代表工作及实验室介绍。
3. 按普通迁移学习、领域自适应等研究领域分类整理相关论文。
4. 收集理论分析文章、综述文章及领域应用相关综述。
5. 整理著名学者信息、硕博士论文、常用数据集与评测结果、比赛信息、应用案例及其他相关资源。

算法方面

1. 实现KMM、SCL、SFA等多种传统跨域学习/迁移学习算法。
2. 每个算法具备训练和预测功能，支持源域和目标域间的特征转换和分类。
3. 提供计算核矩阵、计算代理A距离等辅助函数支持算法实现。
4. 有主程序用于加载数据、执行算法并进行性能评估。
5. 可通过命令行参数控制算法选择、迭代次数等参数。

安装使用步骤

资料查看

若已下载本项目的源码文件，可直接在本地浏览相应的文档文件查看所需资料。

算法使用

1. 安装必要的库，如PyTorch、numpy、sklearn等。
2. 确保已下载并解压包含数据集和代码的压缩包。
3. 在主程序部分（main.py）中，通过修改命令行参数来选择要使用的算法和数据集。
4. 运行主程序，观察算法的性能表现。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】