
understanding-machine-learning-theory-algorithms PDF 英文超清版
- 大小:2.48 MB
- 类型:机器学习
- 格式:PDF
- 热度:730
- 作者:Shalev-Shwartz,、Shai
- 更新:2022-02-17 15:25:54

本站收集了一篇机器学习相关的资料,介绍了关于机器学习、算法方面,格式为PDF,资源大小2.48 MB,目前在机器学习类资源综合评分为:9.7分。
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.
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