
Learning Theory from First Principles (Adaptive Computation and Machine Learning series)
by Francis Bach (Author)
本书全面而前沿地介绍了学习理论的基础及其现代应用。
机器学习领域的研究蓬勃发展,其复杂的数学论证对初学者来说难以理解。在这本通俗易懂的教科书中,弗朗西斯·巴赫为研究生以及希望对最广泛使用的机器学习架构获得基本数学理解的研究人员介绍了学习理论的基础和最新进展。本书认为,学习理论并不存在于实践中可运行的算法之外,因此本书重点关注学习算法与其实际性能之间的理论分析。巴赫提供了可以从第一原理推导出来的最简单的公式,构建了数学上严谨的结果和证明,而不会让学生感到不知所措。
对最流行的机器学习方法进行了均衡统一的论述
强调实际应用,仅介绍常用的算法框架
涵盖现有教材中未提及的现代主题,例如过度参数化模型和结构化预测
整合了统计理论、优化理论和近似理论的涵盖范围
侧重于自适应性,区分各种学习技术
动手实验、示例和随附代码将理论保证与实际行为联系起来
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