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Foundations这本书真是给力，手把手教你推bound。如果以后想要懂一些learning theory，这本书是非常好的入门书。当然，只看一遍是肯定不够的，还要多读多感受。唯一缺点是typo太多，影响整体的阅读体验，希望尽快出第二版。

为了复习考试把这本书翻了一遍。吐槽一下的是这书的错实在太多，多到什么程度？期末考试一道题目是，请写出课本里除了长长的两份勘误表外，剩下的错误

有几个不错的内容

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。

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

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...