A domain adaptation toolbox

Wrappers and implementations of several domain adaptation / semi-supervised learning algorithms

https://github.com/viggin/domain-adaptation-toolbox

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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 (2026). A domain adaptation toolbox (https://github.com/viggin/domain-adaptation-toolbox), GitHub. Abgerufen .

Allgemeine Informationen

Kompatibilität der MATLAB-Version

  • Kompatibel mit allen Versionen

Plattform-Kompatibilität

  • Windows
  • macOS
  • Linux

Versionen, die den GitHub-Standardzweig verwenden, können nicht heruntergeladen werden

Version Veröffentlicht Versionshinweise Action
1.0.0.0

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