有关于迁移学习中TCA算法的提问

Question

各位大神们好，最近在学习迁移学习的知识，想自己实现TCA算法，但是有一些地方还是没有理解，希望有大神能来帮忙解答一下！谢谢大佬！
一个是，在构建核矩阵的时候，对于给定的核函数，构建过程具体是什么样子的，其中的n1和n2是两个数据域的特征维度数还是数据数量呢。。。
另一个是，如果我得到了各个需要的矩阵，得到了变换矩阵W，那接下来要如何应用这个W呢，有的文章说这个W就是映射后的数据域，那我要如何在机器学习的时候，将这个W矩阵与之前源域中数据标签联系起来呢。。。

问题可能有一些无脑，小白刚接触这方面的知识，感觉有点吃力，希望能找到大佬帮忙，先谢谢各位大神们了！

Answer 1

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26764147