本手册的编写目的是帮助迁移学习领域的初学者快速进行入门。我们尽可能绕开那些非常理论的概念，只讲经验方法。我们还配有多方面的代码、数据、论文资料，最大限度地方便初学者。
本手册的方法部分，关注点是近年来持续走热的领域自适应(Domain Adaptation)问题。迁移学习还有其他众多的研究领域。由于作者研究兴趣所在和能力所限，对其他部分的研究只是粗略介绍。非常欢迎从事其他领域研究的读者提供内容。
本手册的每一章节都是自包含的，因此，初学者不必从头开始阅读每一部分。直接阅读自己需要的或者自己感兴趣的部分即可。本手册每一章节的信息如下：
第1章介绍了迁移学习的概念，重点解决什么是迁移学习、为什么要进行迁移学习这两个问题。
第2章介绍了迁移学习的研究领域。
第3章介绍了迁移学习的应用领域。
第4章是迁移学习领域的一些基本知识，包括问题定义，域和任务的表示，以及迁移学习的总体思路。特别地，我们提供了较为全面的度量准则介绍。度量准则是迁移学习领域重要的工具。
第5章简要介绍了迁移学习的四种基本方法，即基于样本迁移、基于特征迁移、基于模型迁移、基于关系迁移。
第6章到第8章，介绍了领域自适应的3大类基本的方法，分别是：数据分布自适应法、特征选择法、子空间学习法。
第9章重点介绍了目前主流的深度迁移学习方法。
第10章提供了简单的上手实践教程。
第11章对迁移学习进行了展望，提出了未来几个可能的研究方向。
第12章是对全手册的总结。
第13章是附录，提供了迁移学习领域相关的学习资源，以供读者参考。
由于作者水平有限，不足和错误之处，敬请不吝批评指正。
手册的相关资源：
我们在Github上持续维护了迁移学习的资源仓库，包括论文、代码、文档、比赛等，请读者持续关注：https://github.com/jindongwang/transferlearning，配合本手册更香哦！
网站(内含勘误表)：http://t.cn/RmasEFe
开发维护地址： http://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial
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