Table of contents 迁移学习简明手册 写在前面 致谢 手册说明 第1章 迁移学习基本概念 基本概念 为什么需要迁移学习 与已有概念的区别和联系 负迁移 第2章 迁移学习研究领域 研究领域 第3章 迁移学习的应用 迁移学习的应用 第4章 基础知识 基础知识 迁移学习问题形式化 总体思路 度量准则 理论知识 第5章 迁移学习基本方法 迁移学习基本方法 第6章 数据分布自适应方法 总体思路 边缘分布自适应 条件分布自适应 联合分布自适应 动态分布自适应 第7章 特征选择法 特征选择法 第8章 子空间学习法 子空间学习法 统计特征对齐 流形学习 第9章 深度迁移学习 深度迁移学习 深度网络的可迁移性 最简单的深度迁移：预训练与微调 深度迁移学习方法 深度对抗迁移方法 第10章 上手实践 上手实践 TCA方法Matlab实现 TCA方法Python实现 预训练finetune实现 深度迁移学习实现 对抗迁移学习实现 第11章 迁移学习前沿 迁移学习前沿 第12章 总结 总结 第13章 附录 附录 迁移学习著名学者 迁移学习常用数据集和算法