迁移学习Transfer Learning
1、简介 一句话概括：从以前的任务当中去学习知识（knowledge）或经验，并应用于新的任务当中。 传统的机器学习方法包括有监督学习、无监督学习和半监督学习，针对不完全数据，有监督和半监督学习还有相应的变形，如处理噪声分类标签问题以及代价敏感学习。然而，这些方法的大多数都假设已标注数据与未标注数据的分布是相同的。与之相反的是，迁移学习允许源空间、任务空间，并且在测试集和训练集中的分布是不同的。
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