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有幾個不錯的內容

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。

這本書裏的證明大多寫得很漂亮，節奏很好，喜歡。

竟然有人說夠不夠foundation的標準是讀起來纍不纍_(:з」∠)_ 纍不愛，這本明明是繼承瞭Leslie Valiant的衣鉢給“不靠譜”的ML建立理論基礎的神作，雖然小錯誤不少。想要不用很麻煩很纍請讀machine learning for dummies (雖然沒有這本書？_(:з」∠)_）

看完瞭附錄和RL部分，講的很好！喜歡完備數學推導的推薦這本，比PRML新很多。

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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