资源|最新版《机器学习基础》推荐
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一、资源简介
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。
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
三、资源分享
同时为了方便大家,我们把最新PDF打包好了,可以直接下载哦~
获取方式:
1. 关注我们的公众号“AI遇见机器学习”
2. 后台回复“机器学习基础” 即可以获取资料哈~(建议复制,避免错字)
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