【源码】基于Python的迁移学习项目

项目简介

本项目是基于Python编程语言的迁移学习项目，致力于应对不同领域间数据分布差异带来的迁移学习难题。项目实现了如Kernel Mean Matching (KMM)、Spectral Feature Alignment (SFA)等多种迁移学习算法，通过调整源域和目标域数据的分布差异，提升模型在目标域上的性能。此外，项目提供的EasyTL库让迁移学习变得更加便捷。

项目的主要特性和功能

1. 多种迁移学习算法：实现KMM、SFA、TCA、JDA、CORAL、MEDA和GFK等算法，支持不同领域间的迁移学习。
2. EasyTL库：提供简单方便的迁移学习接口，调用库函数即可开展迁移学习实验。
3. 详细文档与示例代码：助力用户快速上手，理解算法原理与应用。
4. 支持多种数据集：涵盖数字数据集（如MNIST、USPS、SVHN）和图像数据集（如ImageCLEF、Office - Home），可按需选择实验数据集。
5. 性能评估和可视化工具：便于用户分析和优化模型性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：使用pip安装项目依赖的库，如numpy、scipy、scikit - learn等。 bash pip install numpy scipy scikit - learn
2. 运行示例代码：依据项目中的示例代码，加载数据集、配置算法参数、执行迁移学习实验并评估模型性能。
3. 自定义实验：可根据自身需求修改代码，选用不同数据集或调整算法参数开展实验。

下载地址

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