具体描述
This book constitutes the refereed proceedings of the 12th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2001, held in Washington, DC, USA in November 2001. The 21 revised full papers presented together with two invited papers and an introduction by the volume editors were carefully reviewed and selected from 42 submissions. The papers are organized in topical sections on complexity of learning, support vector machines, new learning models, online learning, inductive inference, refutable inductive inference, learning structures and languages.
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用户评价
这本书在参考文献和引文的处理上也暴露出一种令人费解的偏颇。一方面，它列出了大量的早期经典文献，这本身是无可厚非的；但另一方面，对于近十年内那些具有里程碑意义的工作，尤其是那些突破了传统范式的研究，其引用要么缺失，要么只是简单地以脚注形式出现，缺乏深入的讨论或比较。这使得整本书读起来像是一部滞留在历史中的文献汇编，而不是对当前领域前沿的全面综述。更令人不解的是，书中对某些理论成果的归属划分似乎存在争议，作者倾向于强调某一特定学派的贡献，而对其他具有同等重要性的贡献却语焉不详，这无疑削弱了其作为一本权威参考书的客观性。最终，这本书给我的感觉是：它拥有一套极其复杂且严谨的内部语言系统，但这个系统与外界的、更广阔的学习和研究环境之间的桥梁却腐朽不堪。对于希望系统了解该领域最新进展的读者来说，这本书提供的知识点固然扎实，但其视野的局限性使其价值大打折扣，更像是考古学家对失落文明的精确测绘，而非建筑师对未来蓝图的绘制。
评分这本书的语言风格，用“冷峻”来形容可能还算是客气的，更准确地说，它透露着一种近乎傲慢的疏离感。作者似乎完全沉浸在自己构建的纯理论世界中，对现实世界中算法的实际性能、计算复杂性、以及不同模型间的权衡取舍缺乏最基本的关注。例如，当讨论到某种特定学习框架的收敛速度时，书中充斥着大量的极限分析和渐进行为描述，但对于在真实数据集上，这种“理论上的最优”在实践中意味着什么——比如，它是否比一个简单的启发式算法慢了几个数量级，或者它需要何种精细的参数调整才能勉强运行——这些至关重要的问题却被完全忽略了。这让我感觉自己像是在学习一个精密的钟表原理，却永远无法接触到齿轮的实际打磨和组装。书中引用的案例几乎都是理想化的、构造出来的例子，缺乏与当前工业界主流应用（如深度学习、大规模推荐系统等）的任何有效连接点。读完这些章节后，我并不知道如何将这些复杂的理论工具应用到我日常遇到的那些充满噪声、维度灾难和计算资源限制的实际问题中去。这本书更像是一部献给纯数学家的宣言，而非面向工程师或应用科学家的实用指南。
评分我特别留意了这本书的“案例研究”或“应用实例”部分，但事实证明，那是这本书中最薄弱的环节，几乎可以称得上是名不副实。作者似乎将“应用”等同于在某个高度简化的、完全受控的理论模型上运行一个算法，并展示出其理论性能满足预期的界限。这些“应用”完全脱离了现实数据科学实践中常见的挑战，比如如何处理数据缺失、如何进行特征工程、如何应对概念漂移等。例如，书中有一个关于在线学习的章节，它展示了一个算法在理论上如何渐近最优，但这个算法的实现依赖于一个预先知道所有未来数据分布的“上帝视角”，这在任何实际场景中都是不可能实现的。当我试图在这些章节中寻找任何关于鲁棒性、可解释性或者模型部署的实际考量时，收获的只有一片空白。这本书仿佛停留在上世纪八十年代的理论高峰，对过去二十年机器学习实践的巨大飞跃完全视而不见，因此，它在培养具有实战能力的学习者方面，显得极其力不从心。
评分阅读体验方面，这本书简直是一场折磨，其结构上的不连贯性是灾难性的。章节之间的过渡几乎不存在，仿佛是随机抽取了某一领域内最深奥的几篇会议论文，然后生硬地用编号和标题串联起来。比如，前一章还在严谨地论证PAC学习模型的界限，下一章却毫无预兆地开始讨论随机过程中的马尔可夫链蒙特卡洛方法，而且两者之间的理论联系没有得到任何解释或铺垫。我常常需要翻阅好几页，甚至回到前几个章节，试图找出作者是如何从一个概念跳跃到另一个不相关概念的逻辑跳板，结果往往是徒劳的。此外，书中对关键术语的定义前后不一致也是一个严重问题。某些术语在第一章被赋予了特定的数学含义，但在第十章中，作者可能又在没有明确指出变化的情况下，使用了该术语的另一种略微不同的解释，这使得构建一个统一的理论框架变得异常困难。一本好的教科书应当是读者心智的向导，而这本书更像是为那些已经熟知所有岔路和捷径的内部人士准备的地图集，对外人而言，只有迷失。
评分翻开这本书，我简直不敢相信自己的眼睛，内容编排之混乱、逻辑跳跃之之快，让我一度怀疑自己是不是读了一本由不同作者在不同时间、以不同目的拼凑起来的合集。开篇本应清晰界定核心概念的地方，却被各种晦涩难懂的数学符号和定义所淹没，仿佛作者默认读者已经具备了博士级别的背景知识。举个例子，对于一个基础的回归问题，作者似乎认为解释其理论基础是多余的负担，直接就跳转到了高维空间中的正则化技巧，而且在介绍这些技巧时，并没有提供足够直观的几何解释或实际应用场景的类比。我花了大量时间在试图理解这些抽象表述的“真正含义”上，而不是学习如何应用它们。更令人沮丧的是，当涉及到一些关键的证明时，作者常常以“不失一般性地省略”或“读者可自行推导”一笔带过，这对于那些希望深入理解底层原理的读者来说，无疑是当头棒喝。这本书的排版也显得十分拥挤，公式和文字挤在一起，缺乏必要的留白，使得阅读体验大打折扣，仿佛是在强迫读者在有限的页面内塞进无限的信息，最终的结果却是信息的严重失焦和读者的深度疲劳。我期望的是一本能引导我逐步构建知识体系的教材，而不是一本摆满了未经消化的知识碎片的参考手册。
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