简单来说，机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下自主学习和改进。传统的编程模式中，程序员需要编写详细的指令，告诉计算机每一步该做什么；而机器学习则颠覆了这种模式，它通过设计算法，让计算机从数据中自主发现规律，进而实现对未知事件的预测或决策。打个比方，假设我们要让计算机识别图片中的猫。

一个会骑自行车的人，学习骑电动车时会更快 —— 因为 “保持平衡”“控制方向” 的经验可以复用；一个精通英语的人，学习法语时会更轻松 —— 因为 “印欧语系的语法结构”“字母发音规律” 的知识可以迁移。将模型在 “源场景”（如骑自行车、学英语）中学习到的通用知识，迁移到 “目标场景”（如骑电动车、学法语）中，减少目标场景的学习成本，提升学习效率。域（Domain）和任务（Task）。

在机器学习框架下，迁移学习可以正式定义为：给定一个源领域（Source Domain）D_S和源任务（Source Task）T_S，以及一个目标领域（Target Domain）D_T和目标任务（Target Task）T_T，迁移学习的目的是利用D_S和T_S中的知识来帮助提高学习算法在D_T中T_T上的性能。这里涉及几个关键概念：领域（Domain）：由特征空间和边缘概率分布组成任务（Tas

在机器学习框架下，迁移学习可以正式定义为：给定一个源领域（Source Domain）D_S和源任务（Source Task）T_S，以及一个目标领域（Target Domain）D_T和目标任务（Target Task）T_T，迁移学习的目的是利用D_S和T_S中的知识来帮助提高学习算法在D_T中T_T上的性能。这里涉及几个关键概念：领域（Domain）：由特征空间和边缘概率分布组成任务（Tas

迁移学习的官方定义可概括为：利用源域（Source Domain）和源任务（Source Task）的知识，来提升目标域（Target Domain）和目标任务（Target Task）的学习性能。简单来说，就是 “借鸡生蛋”：用已有的、数据充足的任务（如 ImageNet 图像分类）的训练成果，帮助数据稀缺的新任务（如宠物狗品种分类）提升效果。需要注意的是，迁移学习的核心前提是源域与目标域 /

PyTorch 通过Dataset和DataLoader实现数据加载，其中Dataset负责 “定义数据来源和格式”，DataLoader负责 “批量加载和并行处理”。本项目自定义了类，用于加载食物图像和对应标签，我们详细解析其实现逻辑。x = self.conv1(x) # 经卷积块1处理x = self.conv2(x) # 经卷积块2处理x = self.conv3(x) # 经卷积块3处理

Dataset是 PyTorch 中所有自定义数据集的基类__len__和，同时可通过__init__初始化参数。PyTorch 提供了一些内置 Dataset（如CIFAR10），其中适用于 “按类别划分文件夹” 的数据集（如food/train/汉堡/001.jpgfood/train/披萨/002.jpg但实际项目中，数据格式往往更灵活（如用 txt 文件记录路径和标签），此时就需要自定义

prediction = model.predict(test_image_input.reshape(1, 784)) # 要把输入转成(1,784)（1个样本，784维）​。赶紧把代码复制到本地跑一遍，动手实践才是最好的学习方式！print("训练集图片形状：", x_train.shape) # 输出 (60000, 28, 28) → 6万张图，每张28x28像素​。print("训练集标

机器学习是一门研究如何通过数据自动改进计算机程序性能的学科。其核心思想是：通过算法解析数据，从中学习规律，然后对真实世界中的事件做出决策或预测。机器学习算法种类繁多，各有其适用场景和优缺点。在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点选择合适的算法。自动化机器学习：减少人工干预可解释AI：增强模型透明度联邦学习：保护数据隐私强化学习应用扩展：解决更复杂决策问题掌握机器学习算法不仅需要理解数学原理，还需

自定义Dataset类是数据加载的核心步骤，需实现 “读取 TXT 文件→解析图片路径与标签→加载图片→预处理图片” 的完整逻辑。本节将分步骤讲解CustomImageDataset的实现，并加入详细注释，确保代码可复用、可扩展。import os"""自定义图片数据集的初始化方法参数说明：- txt_path: str/Tuple[Path]，TXT标签文件的路径（如./data/food/tr