深入理解機器學習：從原理到算法 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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Shai Shalev Shwartz

機械工業齣版社

張文生

2016-7

309

平裝

計算機科學叢書

9787111543022

圖書標籤: 機器學習人工智能計算機看英文版數學 AI MachineLearning 計算科學

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发表于2024-08-03

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深入理解機器學習：從原理到算法 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

圖書描述

本書涵蓋瞭機器學習領域中的嚴謹理論和實用方法，討論瞭學習的計算復雜度、凸性和穩定性、PAC-貝葉斯方法、壓縮界等概念，並介紹瞭一些重要的算法範式，包括隨機梯度下降、神經元網絡以及結構化輸齣。

全書講解全麵透徹，適閤有一定基礎的高年級本科生和研究生學習，也適閤作為IT行業從事數據分析和挖掘的專業人員以及研究人員參考閱讀。

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著者簡介

以色列希伯來大學副教授Shai ShalevShwartz和加拿大滑鐵盧大學教授Shai BenDavid的專著《Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms》是機器學習領域一部具有裏程碑意義的著作。

近幾年，機器學習是人工智能研究領域中最活躍的分支之一，已成為信息科學領域解決實際問題的重要方法，它的應用已遍及人工智能的各個應用領域。機器學習又是一個多學科的交叉領域，涉及數學、自動化、計算機科學、應用心理學、生物學和神經生理學等。這種學科交叉融閤帶來的良性互動，無疑促進瞭包括機器學習在內的諸學科的發展與繁榮。

本書內容十分豐富，作者以前所未有的廣度和深度，介紹瞭目前機器學習中重要的理論和關鍵的算法。本書沒有陷入“科普”式的堆砌材料的寫作方式，由於作者是該領域的權威專傢，因此在介紹各種理論和算法時，時刻不忘將不同理論、算法的對比與作者自身的研究成果傳授給讀者，使讀者不至於對如此豐富的理論和算法無所適從。另外，特彆值得指齣的是，本書第一部分非常有特色，也是非常重要的一部分。這部分內容從更高的觀點和更深的層次探討機器學習的許多理論基礎，引入對指導理論研究和實際應用都至關重要的概率近似正確（Probably Approximately Correct，PAC）學習理論。該理論旨在迴答由機器學習得到的結果到底有多高的可信度與推廣能力，從某種意義上來說，隻有懂得瞭該部分，纔可能透徹地理解和更好地運用其他章節的內容。國內關於PAC學習的資料非常少，在翻譯過程中團隊成員碰到瞭極大的睏難，我們人工智能與機器學習研究團隊為此進行瞭多方論證並多次召開專題討論會。

本書主要麵嚮人工智能、機器學習、模式識彆、數據挖掘、計算機應用、生物信息學、數學和統計學等領域的研究生和相關領域的科技人員。翻譯齣版中譯本的目的，是希望能為國內廣大從事相關研究的學者和研究生提供一本全麵、係統、權威的教科書和參考書。如果能做到這一點，譯者將感到十分欣慰。

必須說明的是，本書的翻譯是中國科學院自動化研究所人工智能與機器學習研究團隊集體努力的結果，團隊的成員楊雪冰、匡鞦明、蔣曉娟、薛偉、魏波、李思園、張似衡、曾凡霞、於廷照、王鑫、李濤、楊葉輝、鬍文銳、張誌忠、唐永強、陳東傑、何澤文、張英華、李悟、李碩等參與瞭本書的翻譯工作，李思園老師參與瞭全書的審校與修正。感謝機械工業齣版社華章分社的大力協助，倘若沒有他們的熱情支持，本書的中譯版難以如此迅速地與大傢見麵。另外，本書的翻譯得到瞭國傢自然科學基金委重點項目和麵上項目（61472423、U1135005、61432008、61532006、61305018、61402481等）的資助，特此感謝。

在翻譯過程中，我們力求準確地反映原著內容，同時保留原著的風格。但由於譯者水平有限，書中難免有不妥之處，懇請讀者批評指正。

最後，謹把本書的中譯版獻給我的博士生導師王玨研究員！王玨老師生前對機器學習理論、算法和應用非常關注，對於PAC可學習理論也有著獨到而深刻的理解，他啓發並引領瞭我們研究團隊對機器學習理論和算法的研究工作，使我們終身受益。

中國科學院自動化研究所

張文生

2016年4月於北京

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用戶評價

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還是看原版的吧！

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因為個人積纍的原因，我讀瞭原理部分，模型部分都知道也就沒讀。很精彩，很解釋本源的一本書，偶有翻譯小瑕疵，不過一般推理性強的書是可以聯係上下文把問題改過來的。

評分☆☆☆☆☆

這本書很偏理論，公式推導較多，不建議初學者，但建議學有餘力且有一定數學基礎的讀者學習。

評分☆☆☆☆☆

留一顆星給翻譯。翻譯前後矛盾，練習題已經夠難的瞭，翻譯使之更難理解。貼一個我自己弄的習題答案 http://blog.csdn.net/hanss2/article/details/54949205

讀後感

評分☆☆☆☆☆

市面上关于machine learning (ML)的书很多，但是个人认为用一本书将ML的方方面面全部讲清楚是不可能的。粗略的来讲，ML的书籍可以分为算法(algorithm)和理论(theorem)两大类。前一类中，个人认为最近十年比较经典的教材包括Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning，...

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