| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 机器学习 | 第8-11页 |
| 1.2 迁移学习 | 第11-13页 |
| 1.3 迁移学习的分类 | 第13-15页 |
| 1.4 迁移学习与机器学习 | 第15-16页 |
| 1.5 迁移学习的应用 | 第16-18页 |
| 第二章 最大均差方法及其应用 | 第18-29页 |
| 2.1 最大均差方法 | 第18-22页 |
| 2.2 核均值匹配 | 第22-24页 |
| 2.3 迁移成分分析 | 第24-26页 |
| 2.4 多核域迁移 | 第26-29页 |
| 第三章 迭代的分类均值差方法 | 第29-54页 |
| 3.1 分类均值差方法 | 第29-33页 |
| 3.2 迭代的分类均值差方法 | 第33-35页 |
| 3.3 迭代的ARRLS | 第35-38页 |
| 3.4 实验 | 第38-54页 |
| 第四章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附件 | 第60页 |