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迁移学习，研究的是训练数据与测试数据来自不同联合概率分布条件下的机器学习问题。联合概率分布的不一致性，是迁移学习的本质性问题。本报告将对迁移学习的联合概率分布对齐算法的核心思想以及关键技术进行介绍。希望本报告能够对从事相关领域的研究人员提供一些新思路。

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