对于机器学习我并没有系统学过，一下是一篇论文的笔记。
机器学习就希望计算机模拟人，可以通过学习不断的改进自己。这对人类是多么大的诱惑。对于机器学习，可以看作是计算机的一个分支，也可看作是应用统计学的通知。
传统的机器学习是基于统计学习的，而统计学习是基于数理统计的，因此，传统的机器
学习要求学习的问题必须是服从相同分布的。于是，传统的机器学习只是用以解决相同领域
内的同一问题，因为，当学习解决服从不同分布的问题时，这就表示学习的环境改变了，统
计特征也发生了改变，这必然影响机器学习的效果。这种情况下，就需要一种新的机器学习
方法来克服这种缺陷。
迁移学习，举个简单的列子，如果你会吹笛子，你会比啥乐器也不会的人更容易学会吹葫芦丝，也就是说，学会吹笛子，对学习吹葫芦丝有帮助，原因是他们有很多共同的基础知识。同样迁移学习，就是通过辅助任务学习来帮助目标任务的实现。就好像你学吹葫芦丝时候可以通过学习笛子来帮助自己，那读者就会问了。为什么我直接学通过吹葫芦丝呢的，虽然学习吹笛子对吹葫芦丝有用，但没必要通过学习吹笛子来学习吹葫芦丝吧。
我的回答是，任何问题都有特定的前提，这个前提，就是对你资源的限制，如果学吹笛子学费10元一小时，学葫芦丝1万一小时，我想此时很多人就是先学会吹笛子，在学会吹葫芦丝。在机器学习中，我们研究的当前领域数据有限，但该领域的的相关领域数据内容丰富，我们就可以借用相关领域中的数据来帮助我们解决相关任
迁移学习受人类迁移学习方式的启发，通过研究机器学习问题领域中要迁移什么知识（what）、
如何迁移(how)、什么时候迁移(how)，利用源领域知识对目标领域知识的学习提供高效的学习方法。
务。
美国高级研究计划局2005年给出的定义：
transfer learning emphasizes the transfer of knowledge across domains, tasks, and distributions that are similar but not the same。
迁移学习的任务：
1多任务学习
2 跨领域学习
3 不同分布的学习