具体描述
Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.
作者简介
目录信息
Part I: Foundations
A gentle start
A formal learning model
Learning via uniform convergence
The bias-complexity trade-off
The VC-dimension
Non-uniform learnability
The runtime of learning
Part II: From Theory to Algorithms
Linear predictors
Boosting
Model selection and validation
Convex learning problems
Regularization and stability
Stochastic gradient descent
Support vector machines
Kernel methods
Multiclass, ranking, and complex prediction problems
Decision trees
Nearest neighbor
Neural networks
Part III: Additional Learning Models
Online learning
Clustering
Dimensionality reduction
Generative models
Feature selection and generation
Part IV: Advanced Theory
Rademacher complexities
Covering numbers
Proof of the fundamental theorem of learning theory
Multiclass learnability
Compression bounds
PAC-Bayes
Appendices
Technical lemmas
Measure concentration
Linear algebra
· · · · · · (收起)
读后感
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，...
评分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...
评分市面上关于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，...
评分市面上关于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，...
评分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...
用户评价
**技术小白的福音，代码小白的救星。** 作为一个对编程一直有点“畏惧”的人，我曾以为机器学习这样技术性极强的领域，对我来说简直是天方夜谭。但《Understanding Machine Learning》这本书彻底颠覆了我的认知。它并没有假设读者拥有深厚的编程功底，而是非常巧妙地融入了代码示例。这些代码并不是那种直接堆砌、让人看了就头疼的“硬核”代码，而是经过精心设计的，旨在清晰地展示算法的实现过程和效果。书中的代码解释非常到位，甚至连一些基础的编程概念都会稍作提及，让我这个编程“小白”也能看得懂。更重要的是，这本书不仅仅是展示代码，更重要的是教我如何思考。它会引导我分析数据，理解模型是如何从数据中学习的，以及如何评估模型的性能。比如，在介绍决策树算法时，它会展示如何用代码构建一颗决策树，并一步步解释每个节点是如何分裂的，以及为什么这样分裂。这种“手把手”的教学方式，让我不再是被动地接受知识，而是主动地参与到学习过程中。读完这本书，我感觉自己不再是那个对代码闻之色变的人，而是对使用代码来解决实际问题充满了信心。
评分**初入机器学习的迷雾，这本书像一盏指路明灯。** 我一直对机器学习这个领域心生向往，但面对市面上琳琅满目的资料，总是感到无从下手。那些充斥着复杂数学公式和晦涩理论的书籍，常常让我望而却步。直到我偶然翻开了《Understanding Machine Learning》，才仿佛拨开了眼前的迷雾。这本书的语言风格非常亲切，像是与一位经验丰富的老师在进行一场深入的交流，而不是冷冰冰地灌输知识。它没有一开始就丢给我一大堆抽象的概念，而是从最基础的定义入手，循序渐进地引导我理解机器学习的本质。例如，它在讲解“模型”这个核心概念时，并没有直接套用复杂的定义，而是通过生动的生活化例子，比如“预测天气”或者“识别猫狗”，让我直观地感受到模型的作用和重要性。这种由浅入深、注重直觉理解的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛，让我不再对机器学习感到恐惧，而是充满了探索的兴趣。我尤其喜欢它在解释算法时，会先介绍算法背后的思想，再逐步展开其数学原理，这样我就不会觉得那些公式是凭空出现的，而是有其逻辑根源。这本书的结构安排也非常合理，每一章的内容都承接上一章，层层递进，让我在学习过程中能够建立起清晰的知识体系。
评分**跨越门槛的桥梁，连接了我的好奇心与专业知识。** 我一直对人工智能领域充满了好奇，但总觉得它是一个遥不可及的高科技领域，需要非常深厚的数学和计算机背景才能涉足。直到我接触到《Understanding Machine Learning》这本书，我才意识到，我一直以来所担心的门槛，其实并没有想象中那么高。《Understanding Machine Learning》这本书就像一座坚固的桥梁，它巧妙地连接了我对AI的好奇心，以及我所拥有的相对基础的知识储备。它以一种非常引人入胜的方式，将那些看似复杂的概念，拆解成易于理解的部分。我印象最深刻的是书中关于“特征工程”的讲解，它并没有简单地告诉你应该怎么做，而是循循善诱地引导我思考，为什么需要特征工程，以及什么样的特征对于模型来说是有意义的。这种引导性的学习方式，让我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到知识的构建过程中。读完这本书，我感觉自己不仅仅是了解了机器学习的皮毛，而是真的建立起了一种理解其核心原理的能力，也更加坚定了继续深入学习下去的决心，去探索更多AI的奥秘。
评分**理论与实践的完美融合，让抽象概念变得触手可及。** 对于很多技术书籍而言，要么是过于偏重理论，读起来像是在啃一本数学教科书，要么是过于偏重实践，但却缺乏深入的原理讲解。《Understanding Machine Learning》这本书在这方面做得尤为出色，它成功地找到了理论与实践之间的绝佳平衡点。在介绍每一个机器学习算法时，它都会先从其背后的核心思想和数学原理进行阐述，让你明白“为什么”要这样做，而不是仅仅告诉你“怎么”做。然后，它会紧接着提供清晰的代码实现，让你能够亲手验证这些理论。我特别欣赏书中对各种评估指标的讲解，它不仅仅是列出公式，而是深入剖析了每个指标的含义，以及在不同场景下应该如何选择和解读。例如，在讲解准确率、精确率、召回率和F1分数时，它通过生动的例子，让我深刻理解了它们之间的差异以及各自的局限性。这种将理论深度与实践可行性相结合的方式，让那些原本晦涩难懂的机器学习概念，变得触手可及，也让我能够更有信心地将所学知识应用于实际项目中。
评分**洞察力十足的视角，揭示机器学习的“心智模式”。** 市面上很多关于机器学习的书籍，可能侧重于算法的细节或者某个特定领域的应用，但《Understanding Machine Learning》这本书给我的感觉，更像是揭示了机器学习的“心智模式”。它不仅仅是教我一套一套的算法，而是让我理解“如何思考”机器学习的问题。书中的一些观点非常有洞察力，它会引导我思考为什么某些算法在特定问题上表现优异，而另一些则不然，并且会讨论算法的内在机制和潜在的偏差。例如，它在介绍过拟合和欠拟合时，并没有停留在表面的现象解释，而是深入分析了造成这些问题的原因，以及如何通过不同的方法来缓解。这种从更高维度、更根本的层面去理解机器学习的讲解方式，让我受益匪浅。它培养了我一种批判性思维，让我能够不被表面的结果所迷惑，而是去探究事物背后的本质。读完这本书，我感觉自己对机器学习的理解，已经从一个“使用者”提升到了一个“思考者”的层面，能够更独立地分析和解决遇到的问题。
评分为什么评分这么高我却一个字都看不懂
评分learning theory classic textbook
评分上个 Learning Theory 然后发现第一节课讲的定理是 ch21的 .......
评分机器学习的理论书籍是比较稀缺的
评分教材用书
