​ 本章主要简明地介绍了迁移学习的基本概念、迁移学习的必要性、研究领域和基本方法。重点介绍了几大类常用的迁移学习方法:数据分布自适应方法、特征选择方法、子空间学习方法、以及目前最热门的深度迁移学习方法。除此之外,我们也结合最近的一些研究成果对未来迁移学习进行了一些展望。并提供了一些迁移学习领域的常用学习资源,以方便感兴趣的读者快速开始学习。