A domain adaptation toolbox

Version 1.0.0.0 (4,68 MB) von Ke Yan
Wrappers and implementations of several domain adaptation / semi-supervised learning algorithms
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Aktualisiert 4. Jun 2016

Wrappers and implementations of several domain adaptation / transfer learning / semi-supervised learning algorithms, including:
* Transfer Component Analysis (TCA)
* Maximum Independence Domain Adaptation (MIDA)
* Subspace Alignment (SA)
* Information-Theoretical Learning (ITL)
* Geodesic flow kernel (GFK)
* Stationary Subspace Analysis (SSA)
* Laplacian SVM (LapSVM)
* Laplacian ridge regression (LapRR)
* Transducive SVM (TSVM)
* (Kernel) PCA (KPCA)
Please find details at: http://yanke23.com/articles/research/2016/04/17/A-domain-adaptation-matlab-toolbox.html
or https://github.com/viggin/domain-adaptation-toolbox

Zitieren als

Ke Yan (2025). A domain adaptation toolbox (https://github.com/viggin/domain-adaptation-toolbox), GitHub. Abgerufen.

Kompatibilität der MATLAB-Version
Erstellt mit R2010b
Kompatibel mit allen Versionen
Plattform-Kompatibilität
Windows macOS Linux
Kategorien
Mehr zu Dimensionality Reduction and Feature Extraction finden Sie in Help Center und MATLAB Answers

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