本章其实在元学习系列已经进行一个大部分的讲解，所谓的基于模型的迁移是说如果在已有的模型中抽取出对当前学习有效的知识，而这里所谓的知识就是权重。下面就轻量级的讲点之前没有提到的东西基于贝叶斯的迁移学习基于贝叶斯的迁移学习目前应用在一些自然语言处理的任务中。使用在文本分类任务，一般如下两个步骤。以概率分布的形式对先验的知识进行迁移。利用朴素贝叶斯在源域的数据中建立模型。该算法使用EM算法求解目标域模型

迁移学习在很多场景获得越来越多的应用。例如在图像识别中，例如同一个实体在不同的光照条件写拍摄的照片，模型识别的性能会下降，从而需要我们从一个场景迁移到另一个场景的情况。例如在医疗领域，一些罕见病的天然样本就是短缺的，那么如果利用现有的数据学习到这些新的知识呢？这些都是迁移学习需要解决的问题。以下的场景也同样有迁移学习的身影出没。数据量小机器学习需要鲁棒性个性化定制问题用户隐私数据安全定义给定源域$