【李宏毅机器学习笔记】 17、迁移学习（Transfer Learning）

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）

【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？

【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent

【李宏毅机器学习笔记】4、Classification

【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression

【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning

【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）

【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN

【李宏毅机器学习笔记】9、Convolutional Neural Network（CNN）

【李宏毅机器学习笔记】10、Why deep？（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】11、 Semi-supervised

【李宏毅机器学习笔记】 12、Unsupervised Learning - Linear Methods

【李宏毅机器学习笔记】 13、Unsupervised Learning - Word Embedding（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 14、Unsupervised Learning - Neighbor Embedding（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 15、Unsupervised Learning - Auto-encoder（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 16、Unsupervised Learning - Deep Generative Model（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 17、迁移学习（Transfer Learning）

【李宏毅机器学习笔记】 18、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

【李宏毅机器学习笔记】 19、Structured Learning - Introduction（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 20、Structured Learning - Linear Model（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 21、Structured Learning - Structured SVM（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 22、Structured Learning - Sequence Labeling（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 23、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

【李宏毅机器学习笔记】 24、集成学习（Ensemble）

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【李宏毅深度强化学习】视频地址：https://www.bilibili.com/video/av10590361?p=30

课件地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html

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Transfer Learning

在训练中，训练数据不一定要和任务的种类是相同的。如上图，虽然是训练猫狗的分类器，但是也可以使用大象老虎的照片或者是卡通的猫和狗作为