《机器学习基础》pdf下载

一本名为Foundations of Machine Learning(《机器学习基础》)的课在Reddit上讨论火热,这部教材足够扎实、内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了。

这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的,2012年曾经出版了第一版,这一版在此前基础上进行了内容的完善。

网盘地址:
链接: https://pan.baidu.com/s/1ypELqgeeoaAlQeKhUnDScg 提取码: rf89

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

  1. C学习框架
  2. Rademacher复杂性和VC维(Vapnic-Chervonenkis Dimension)
  3. 模型选择
  4. 支持向量机
  5. 核理论
  6. Boosting家族
  7. 在线学习
  8. 多级分类
  9. 排序
  10. 回归
  11. 最大熵模型
  12. 条件最大熵模型
  13. 算法稳定
  14. 降维
  15. 学习自动机和语言
  16. 强化学习

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