本文提出了一种基于最大均值差异（MMD）的双样本检验方法，分析了在样本选择偏差和高维情况下的统计检验能力。研究了MMD在ε污染下的估计问题，并提出了改进的估计方法，展示了其在变量选择和神经网络检验中的应用，强调了方法的有效性和统计功率。

本文提出了 ECM 整体链式跨领域模型，解决预排序系统中样本选择偏差问题，并设计了 ECMM 细粒度神经结构，提高预排序准确性。实证评估结果表明，该模型在大规模流量日志中表现优于最先进的方法。