Vi betraktar scenariot där utbildnings- och testdata hämtas från olika distributioner, vanligen kallade urvalsfördomar. De flesta algoritmer för denna inställning försöker först återställa provtagning distributioner och sedan göra lämpliga korrigeringar baserat på distribution uppskattningen. Vi presenterar en icke-parametrisk metod som direkt producerar resamplingsvikter utan fördelningsuppskattning. Vår metod fungerar genom att matcha fördelningar mellan tränings- och testset i funktionsutrymme. Experimentella resultat visar att vår metod fungerar bra i praktiken.
Covariate shift REF ) för utbildnings- och testdatadistribution.
Correcting sample selection bias by unlabeled data
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}