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机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著,系统梳理机器学习理论中的七大重要概念或理论工具,并给出若干分析实例,机器学习理论内容浩瀚广博,旨在为机器学习理论研究的读者提供入门导引。本书旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。在预备知识之后,全书各章分别聚焦于:可学性、(假设空间)复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率、遗憾界。 除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,如显示如何将不同理论工具应用于支持向量机这种常见机器学习技术。
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是一本非常好的书籍,它的目录编排和一般的机器学习书籍稍微不一样,他是按照机器学习的性能来划分的,比如说复杂度,泛化界稳定性,一致性收敛率面展开,理论性比较强,是西瓜书的良好的补充,便于大家对每种机器学习算法进入更深入的了解,推荐大家购买
密封非常好,物流也很快。该书知识体系十分完善,适合各类人群对机器学习知识进行查漏补缺。对经典西瓜书的理论知识做了详细的导引介绍,非常适合初学者进行理论分析。不得不说周老师水平真高,通过该书还可以进一步了解算法
学校用的教材不太好,需要买套教材和辅导材料,特意给准备的。活动力度大,一起买了一些书,到货速度快,很快就收到了。外面是快递的箱子,拆开箱子,看着样子还不错,比想象中的更好一些,没有褶皱。加上有些优惠,印刷质量很好,字迹很清晰,快递小哥态度很好,非常满意。
书很好,打折后价格不贵,购买方便
机器学习算法脑洞频闪,但既然都叫机器学习,那自然都能抽象出一些共同的特点来,能够被归入同一套学习框架之中。这套从机器学习中通过高度抽象而来理论框架,就叫学习理论,顾名思义,是专门研究机器学习如何学习的理论体系,是机器学习算法理论的理论,这也是《机器学习理论导引》的主要内容。