详情介绍
迁移学习作为机器学习的一大分支,已经取得了长足的进步。本手册简明地介绍迁移学习的概念与基本方法,并对其中的领域自适应问题中的若干代表性方法进行讲述。最后简要探讨迁移学习未来可能的方向。
本手册编写的目的是帮助迁移学习领域的初学者快速入门并掌握基本方法,为自己的研究和应用工作打下良好基础。
本手册的编写逻辑很简单:是什么——介绍迁移学习;为什么——为什么要用迁移学习、为什么能用;怎么办——如何进行迁移 (迁移学习方法)。其中,是什么和为什么解决概念问题,这是一切的前提;怎么办是我们的重点,也占据了最多的篇幅。为了最大限度地方便初学者,我们还特别编写了一章上手实践,直接分享实现代码和心得体会。
本手册的每一章节都是自包含的,因此,初学者不必从头开始阅读每一部分。直接阅读自己需要的或者自己感兴趣的部分即可。
目录
1迁移学习基本概念
2迁移学 习的研究领域
3迁移学习的应用
4基础知识
5迁移学习的基本方法
6第一类方法:数据分布自适应
7第二类方法:特征选择
8第三类方法:子空间学习
9深度迁移学习
10上手实践
11迁移学习前沿
12总结语
13附录
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