domain adaptation 领域自适应领域自适应是迁移学习中转导迁移学习的重要子问题。
领域自适应是迁移学习中转导迁移学习的重要子问题。迁移学习是指两个不同领域的知识迁移过程，利用源领域中学到的知识帮助目标领域上的学习任务。源领域的训练样本数量一般远大于目标领域。迁移学习根据不同的迁移方式，分为两个类型，归纳迁移学习和转导迁移学习。归纳学习（Inductive Learniing）是希望在训练数据集上学习到使得期望风险（即真实数据分布上的错误率）最小的模型。与传统监督机器学习一样，是基于已有标记的训练数据集构建和训练机器学习模型，然后使用这个训练过的模型预测我们测试集的标签。转
