Foundations of Machine Learning 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 MachineLearning 人工智能 計算機 統計學習 數據挖掘 ML 數學
發表於2024-11-21
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原來作者是法國人,錯當成印度人好久。
評分理論部分寫的很好,推導完整,對基礎很有幫助。但是齣於私心從rademacher開始寫的,VC維等反而往後放,有點不尊重曆史瞭
評分上來直接講model comparison和learning theory。 這種編排方式真是前無古人
評分書的風格如標題,“基礎”。作者力圖從PAC理論開始將機器學習容納進“科學”的體係當中。所以全書充滿瞭證明和bound。這本書對於Learning Theory的入門還是很有意義的。
評分上來直接講model comparison和learning theory。 這種編排方式真是前無古人
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...
評分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...
評分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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評分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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