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關于遷移學習的基礎、方法、技術和應用的一本書。內容分成兩個部分:第一部分介紹了遷移學習的基礎。第二部分涵蓋了遷移學習的許多應用領域。遷移學習解決的是學習系統如何快速地適應新場景、新任務和新環境。其研究涉及科學和工程的許多領域,包括人工智能、算法理論、概率和統計等。
梳理出機器學習理論中的七個重要概念或理論工具,即:可學習性、(假設空間)復雜度、泛化界、穩定性、一致性、收斂率、遺憾界。每章聚焦其一,除介紹基本概念外,還給出若干分析實例,如顯示出不同理論工具如何應用于支持向量機這種常見機器學習技術。
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