迁移学习(三)--基于几何特征变换的迁移学习

本章其实在元学习系列已经进行一个大部分的讲解，所谓的基于模型的迁移是说如果在已有的模型中抽取出对当前学习有效的知识，而这里所谓的知识就是权重。下面就轻量级的讲点之前没有提到的东西基于贝叶斯的迁移学习基于贝叶斯的迁移学习目前应用在一些自然语言处理的任务中。使用在文本分类任务，一般如下两个步骤。以概率分布的形式对先验的知识进行迁移。利用朴素贝叶斯在源域的数据中建立模型。该算法使用EM算法求解目标域模型