<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Distribution on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/data-distribution/</link><description>Recent content in Data Distribution on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/data-distribution/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>领域</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/domain/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:50:42 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/domain/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在机器学习中，特别是在迁移学习里，领域由两个组件定义：特征空间（所有可能输入的集合）和这些输入的边缘概率分布。领域偏移指的是源领域和目标领域之间分布的差异。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>领域代表由特征空间和潜在概率分布所表征的特定上下文或数据分布。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>特征空间&lt;/li>
&lt;li>边缘分布&lt;/li>
&lt;li>领域偏移&lt;/li>
&lt;li>源域与目标域&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>将基于合成数据训练的模型适应现实世界场景&lt;/li>
&lt;li>处理跨文化或跨语言的NLP任务&lt;/li>
&lt;li>针对不同医院设备的医学影像分析&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E9%A2%86%E5%9F%9F%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94-domain-adaptation/">领域自适应 (Domain Adaptation)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%81%8F%E7%A7%BB-distribution-shift/">分布偏移 (Distribution Shift)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0-transfer-learning/">迁移学习 (Transfer Learning)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%B3%9B%E5%8C%96-generalization/">泛化 (Generalization)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>