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全书是对机器学习的一般性知识介绍,也是不少大学的研究生教材,侧重于算法的分析和理论。书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念,同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。
原价30多美元的书,当前免费开放。
教材官网:cs.nyu.edu/~mohri/mlboo
二、主要内容
下面是主要目录
- C学习框架
- Rademacher复杂性和VC维(Vapnic-Chervonenkis Dimension)
- 模型选择
- 支持向量机
- 核理论
- Boosting家族
- 在线学习
- 多级分类
- 排序
- 回归
- 最大熵模型
- 条件最大熵模型
- 算法稳定
- 降维
- 学习自动机和语言
- 强化学习