迁移学习通常分为四类：基于实例的迁移学习、基于特征的迁移学习、基于参数的迁移学习和基于关系的迁移学习。

迁移学习（Transfer Learning）是指将一个领域（源领域）中学习到的知识迁移到另一个领域（目标领域）中的过程。根据迁移学习的不同实现方式，可以将迁移学习分为四类：基于实例的迁移学习、基于特征的迁移学习、基于参数的迁移学习和基于关系的迁移学习。

1. 基于实例的迁移学习：这种方法主要是利用源领域和目标领域的实例数据之间的相似性进行迁移。例如，根据源领域的经验来调整目标领域的分类决策边界，或者将源领域中的实例作为目标领域中训练数据的补充。

2. 基于特征的迁移学习：这种方法主要是利用源领域和目标领域之间的特征之间的关系进行迁移。例如，从源领域中提取出一些通用特征，然后将这些特征应用到目标领域中。

3. 基于参数的迁移学习：这种方法主要是利用源领域和目标领域之间的模型参数之间的关系进行迁移。例如，将源领域中训练好的模型参数作为目标领域中训练数据的初始值。

4. 基于关系的迁移学习：这种方法主要是利用源领域和目标领域之间的关系进行迁移。例如，如果两个领域之间存在一些共享的概念或知识，就可以通过这些共享的概念或知识来帮助目标领域的学习。