杉山將(Masashi Sugiyama) 東京大學教授,研究興趣為機器學習與數據挖掘的理論、算法和應用。2007年獲得IBM學者奬,以錶彰其在機器學習領域非平穩性方麵做齣的貢獻。2011年獲得日本信息處理協會頒發的Nagao特彆研究員奬,以及日本文部科學省頒發的青年科學傢奬,以錶彰其對機器學習密度比範型的貢獻。
总的来说,这本书层次框架较清晰,翻译的也很不错。但是介绍的强化学习算法较老,较偏统计,当然这和本书主题非常靠近。 另外,介绍的算法也较少,包括Tabular Method, Dynamic Programing都没有介绍,像比较新的DPG,DDPG,PPO之类的也没有介绍。不过本书的目的介绍RL的一个简要...
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統計視角看機器學習,主要是對作者所做的工作和相關領域進行總結。重點著墨在近似方法和sample reuse。非包羅萬象,薄薄一本也可說是內容豐富。大部分章節寫的清楚易懂,需要有背景知識。
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