Foundations of Machine Learning

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出版者:The MIT Press
作者:Mehryar Mohri
出品人:
页数:432
译者:
出版时间:2012-8-17
价格:USD 70.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780262018258
丛书系列:Adaptive Computation and Machine Learning
图书标签:
  • 机器学习 
  • MachineLearning 
  • 人工智能 
  • 计算机 
  • 统计学习 
  • 数据挖掘 
  • ML 
  • 数学 
  •  
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具体描述

读后感

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作为一名非科班的学渣级别的初级机器学习从业者,对于learning theory,我内心其实是拒绝的,大段大段(对于我而言似是而非)的公式推导,各种不等式缩放,对数学功底的要求还是颇高的。但是迫于发paper的需要,还是时常不得不证明一些bound,从而达到升华自己文章逼格,取悦re...

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作为一名非科班的学渣级别的初级机器学习从业者,对于learning theory,我内心其实是拒绝的,大段大段(对于我而言似是而非)的公式推导,各种不等式缩放,对数学功底的要求还是颇高的。但是迫于发paper的需要,还是时常不得不证明一些bound,从而达到升华自己文章逼格,取悦re...

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用户评价

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理论部分写的很好,推导完整,对基础很有帮助。但是出于私心从rademacher开始写的,VC维等反而往后放,有点不尊重历史了

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看完了附录和RL部分,讲的很好!喜欢完备数学推导的推荐这本,比PRML新很多。

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虽然PRML已经涵盖了足够的algorithm,虽然看完此书你一样很难设计effective model,但还是强烈建议MLer在空闲之余翻翻此书。不在于里面廉价的theory和technique,而在于它较严格体现的Occam剃刀原则是贯穿ML的核心idea。

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够不够foundation标准是读起来累不累

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虽然PRML已经涵盖了足够的algorithm,虽然看完此书你一样很难设计effective model,但还是强烈建议MLer在空闲之余翻翻此书。不在于里面廉价的theory和technique,而在于它较严格体现的Occam剃刀原则是贯穿ML的核心idea。

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