作为一名非科班的学渣级别的初级机器学习从业者,对于learning theory,我内心其实是拒绝的,大段大段(对于我而言似是而非)的公式推导,各种不等式缩放,对数学功底的要求还是颇高的。但是迫于发paper的需要,还是时常不得不证明一些bound,从而达到升华自己文章逼格,取悦re...
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個人認為最好的機器學習書。
评分雖然PRML已經涵蓋瞭足夠的algorithm,雖然看完此書你一樣很難設計effective model,但還是強烈建議MLer在空閑之餘翻翻此書。不在於裏麵廉價的theory和technique,而在於它較嚴格體現的Occam剃刀原則是貫穿ML的核心idea。
评分書的風格如標題,“基礎”。作者力圖從PAC理論開始將機器學習容納進“科學”的體係當中。所以全書充滿瞭證明和bound。這本書對於Learning Theory的入門還是很有意義的。
评分數學基礎
评分雖然PRML已經涵蓋瞭足夠的algorithm,雖然看完此書你一樣很難設計effective model,但還是強烈建議MLer在空閑之餘翻翻此書。不在於裏麵廉價的theory和technique,而在於它較嚴格體現的Occam剃刀原則是貫穿ML的核心idea。
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