迁移学习目前是机器学习中的热门领域，有代表的“Boosting for Transfer Learning”,tradaboost算法是该文章的精髓

TrAdaBoost算法实现

论文摘要：传统机器学习的基本假设是:训练数据和测试数据应该处于相同的分布下。然而，在许多情况下，这种假设并不成立。当来自一个新域的任务出现，而只有来自类似旧域的标记数据时，可能会违反这个假设。给新数据贴上标签可能代价高昂，而且扔掉所有旧数据也会是一种浪费。在本文中，我们提出了一个新的迁移学习框架TrAdaBoost，它扩展了基于增强的学习算法(Freund &Schapire, 1997)。TrAdaBoost允许用户利用少量的新标签数据来利用旧数据来为新数据构建高质量的分类模型。我们证

改进TrAdaBoost多分类算法的滚动轴承故障诊断

在实际应用环境下，训练集和测试集往往存在分布偏差，导致隐写分析检测效果不理想。迁移学习方法旨在从一个领域学习到的知识，来帮助完成新领域中的学习任务，不要求领域间的同分布假设。概述了当前隐写分析失配问题的研究现状，分析了引起隐写分析失配的因素，在TrAdaBoost迁移算法的基础上提出了一种基于迁移学习的隐写分析算法，改善了隐写检测过程中出现的失配问题，并通过实验验证了算法的有效性。