迁移学习入门与实践指南

《迁移学习手册》是一份由王晋东编写的针对迁移学习的实用指南，旨在为初学者提供快速入门的教程。该手册详细介绍了迁移学习的基本概念，包括其定义、必要性以及与其他机器学习方法的关系，特别是强调了负迁移的概念。手册还涵盖了迁移学习的不同研究领域划分，如按目标域标签、学习方法、特征和离线在线形式等。 章节内容丰富，首先从迁移学习的历史发展和最新进展出发，阐述了为什么迁移学习被认为是机器学习领域的重要分支，因为它能够利用已有的知识和模型来加速新任务的学习过程，尤其是在数据稀缺或新任务与源任务有相似性的场景中。作者还通过实例展示了迁移学习在计算机视觉、文本分类、时间序列分析和医疗健康等领域的广泛应用。 手册深入浅出地将复杂的理论转化为实际操作，通过问题形式化的方式讲解了领域、任务和迁移学习的概念，以及度量准则的选择，如常见的距离度量和相似度计算方法，如KL散度与JS距离。特别地，手册的最后一部分提供了上手实践的章节，分享了实际的代码实现和作者的心得体会，以便读者可以直接应用于自己的研究和项目中。 这本书得到了机器学习权威学者杨强的高度评价，他认为该手册语言流畅，简明易懂，对于机器学习的初学者和进阶者来说都是极好的资源。无论是想要深入了解迁移学习原理，还是寻求实际应用的指导，这份手册都是一份不可多得的参考资料。