深入理解机器学习:从原理到算法

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		深入理解机器学习:从原理到算法
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本书介绍机器学习方法的原理及方法，同时引入了学习的计算复杂性、凸性和稳定性、PAC贝叶斯方法、压缩界等概念，以及随机梯度下降、神经元网络和结构化输出等方法。作者既讲述最重要的机器学习算法的工作原理和动机，还指出其固有的优势和缺点，是有兴趣了解机器学习理论和方法以及应用的学生和专业人员的良好教材或参考书。

网友对深入理解机器学习:从原理到算法的评论

机器学习的很多书籍偏向于应用，只有少数会从理论一些的角度剖析问题。机器学习入门的时候看过这本书，感觉对于加深理解有很大的帮助，如果是数学背景转向机器学习，那么这本书可能比bishop的书更容易上手。如果需要更理论的机器学习书籍，推荐Mohri的Foundations of Machine learning。当然如果更倾向于实践，那么也许这本书并不是最佳选择，但是个人觉得通过这本书可以理解一些机器学习比较基本但很多其他资料模糊而泛泛而谈的东西。翻译不知道怎么样，抱有很大希望。

比起他的机器学习书难，看的速度慢一倍。

很好的一本书，侧重理论，尤其对PAC学习理论的讲解很好。译者是中科院自动化所的张文生研究员，总体尚可。但排版不如原版精美。

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