第2章
从机器学习到迁移学习

上一章从宏观角度，管中窥豹，介绍了迁移学习的一些背景知识。从本章开始，我们正式踏入迁移学习的门槛。

毋庸置疑，迁移学习是机器学习技术的一个分支，二者有着千丝万缕的联系。因此，要想深入研究迁移学习，首先应该对机器学习最基础部分的知识进行系统地分析和讨论。基于这些知识，才能更深刻地理解机器学习、迁移学习的问题与方法，才能做到在今后迁移学习的研究应用上有的放矢。

本章的内容安排如下。2.1节介绍基本的机器学习概念，2.2节介绍结构风险最小化的知识，2.3节介绍数据概率分布的基础知识，2.4节介绍迁移学习中的基本概念与符号，最后，我们在2.5节中正式给出迁移学习的形式化问题定义。