迁移学习入门指南：理论与实践详解

"《迁移学习小册子》是一份系统详尽的教程，专为机器学习领域的初学者设计，由王晋东博士于2018年4月编写。该手册旨在通过简明易懂的方式介绍迁移学习的基本概念、原理和应用，以及其在现代技术发展中的重要性。书中首先阐述了迁移学习的定义，它是一种机器学习策略，利用已有的知识或经验来改善新任务的学习效果，尤其是在缺乏大量标注数据的情况下。 作者详细讨论了迁移学习的必要性，强调了它在处理领域自适应问题中的作用，例如在不同领域或任务之间共享知识。手册还区分了迁移学习与传统机器学习方法的不同，以及可能出现的负迁移现象，即知识转移可能带来的不利影响。 接下来，手册按照目标域标签、学习方法、特征类型和离线/在线学习形式等多个维度，梳理了迁移学习的研究领域分类。这有助于读者理解迁移学习在实际应用场景中的多样性，如计算机视觉、文本分类、时间序列分析和医疗健康等领域的具体应用。 手册的核心部分着重于迁移学习的方法论，包括问题的数学建模、整体解决方案思路以及常用的度量准则，如各种距离和相似度度量，如KL散度和JS距离。此外，作者还贴心地提供了上手实践章节，包含实现代码和实践经验分享，便于读者直接应用所学知识。 杨强教授对该手册给予了高度评价，认为它既回顾了迁移学习的历史，又涵盖了最新的研究进展，对于机器学习初学者和进阶者都有极大的帮助。这份小册子无疑为理解和掌握迁移学习提供了一个全面而实用的指南，是深入学习和探索这一重要领域的宝贵资源。"