迁移学习入门指南transfer_learning_tutorial_wjd.pdf

简介：
本教程为初学者提供了一条理解与实践迁移学习的有效路径，涵盖概念解析、应用场景及代码实现等内容。 第一章介绍了迁移学习的基本概念，并回答了什么是迁移学习以及为何要进行迁移学习的问题。第二章概述了该领域的研究范畴。第三章则探讨了迁移学习的应用领域。第四章涵盖了迁移学习的一些基础知识，包括问题定义、域与任务的表示方法和总体思路，同时详细介绍了度量准则的概念及其重要性。 第五章简述了四种基本的迁移学习方法：基于样本的迁移、基于特征的迁移、基于模型的迁移以及关系导向的方法。第六至第八章分别深入探讨了领域自适应领域的三种主要技术途径——数据分布调整法、特征选择策略和子空间分析方法。 第九章重点介绍了当前流行的深度迁移学习方案。第十章提供了一个简明易懂的操作指南，帮助读者快速上手实践迁移学习项目。第十一章对未来的研究方向进行了展望，并指出了几个潜在的探索领域。最后，第十二章总结了整本书的主要内容和观点。附录部分（即第十三章）则为有兴趣进一步研究该领域的读者提供了相关的学习资源列表。