DTMKL源码及实例

代码说明：

该算法在某个再生核希尔伯特空间，在充分考虑领域间分布的均值差和散度差最小化的基础上，基于结构风险最小化模型，提出一种领域适应核支持向量学习机(Kernel support vector machine for domain adaptation, DAKSVM)及其最小平方范式，通过寻求某个特征变换，使得在确保训练数据的最大分割的同时，实现领域间不同分布之间的距离充分最小化，从而实现领域适应学习。