工作中遇到需要用迁移学习解决的风控问题：贷中模型，一个新的项目，如何冷启动。
1）目标域没有标签，即不知道未来是否逾期。2）没有足够的训练数据。
新项目的数据分布和旧项目不同，P(y|x) 假设相同， 但P(x)必定不同，此时需要用到密度比估计。估计出密度比之后，再对抽样后的源域数据进行训练，以达到在目标域上更好的效果。
基于样例的迁移学习：密度比估计的不可或缺性
原文：https://www.cnblogs.com/amydi/p/10530085.html
