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上课用书，有免费的pdf版本，online learning的神书，作者就是搞这个的... 虽然我更喜欢鸟国人写的教材=。=

为什么评分这么高我却一个字都看不懂

（部分）读懂以后才发现这本书真是写得太好了

上个 Learning Theory 然后发现第一节课讲的定理是 ch21的 .......

作为理论书籍，内容编排和逻辑顺序感觉不如foundation of machinelearning一书。有点失望。

这本书第一部分详细地介绍了 PAC学习理论（计算学习理论和统计学习理论）。与Foundations of Machine Learning 不同之处在于，其在第四章 抽出了 Uniform Convergence（依概率一致收敛） 这一特性，这使得对 Agnostic PAC learning 下的泛化界的导出更加清晰。Uniform Converge...

这本书第一部分详细地介绍了 PAC学习理论（计算学习理论和统计学习理论）。与Foundations of Machine Learning 不同之处在于，其在第四章 抽出了 Uniform Convergence（依概率一致收敛） 这一特性，这使得对 Agnostic PAC learning 下的泛化界的导出更加清晰。Uniform Converge...

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，...  

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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