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发表于2024-11-21

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市面上关于machine learning (ML)的书很多,但是个人认为用一本书将ML的方方面面全部讲清楚是不可能的。粗略的来讲,ML的书籍可以分为算法(algorithm)和理论(theorem)两大类。前一类中,个人认为最近十年比较经典的教材包括Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,...  

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出版者:Cambridge University Press
作者:Shai Shalev-Shwartz
出品人:
页数:424
译者:
出版时间:2014
价格:USD 48.51
装帧:Hardcover
isbn号码:9781107057135
丛书系列:

图书标签: 机器学习  MachineLearning  人工智能  算法  理论  计算机科学  ML  计算机   


Understanding Machine Learning 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.

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机器学习的理论书籍是比较稀缺的

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为什么评分这么高我却一个字都看不懂

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