前言
主要符号表
第1章 预备知识 ……………………………………………………………… 1
1.1 函数的性质 ………………………………………………………………… 1
1.2 重要不等式 ……………………………………………………………… 5
1.3 最优化基础 ……………………………………………………………… 9
1.4 支持向量机 ……………………………………………………………… 13
1.5 理论的作用 ……………………………………………………………… 18
1.6 阅读材料 ………………………………………………………………… 19
习题 ……………………………………………………………………………… 21
参考文献 ………………………………………………………………………… 22
第2章 可学性 ……………………………………………………………… 25
2.1 基本概念 …………………………………………………………………25
2.2 PAC学习 …………………………………………………………………… 26
2.3 分析实例 ………………………………………………………………… 30
2.4 阅读材料 ………………………………………………………………… 35
习题 ……………………………………………………………………………… 36
参考文献 ……………………………………………………………………… 37
第3章 复杂度 ……………………………………………………………39
3.1 数据分布无关 ………………………………………………………… 39
3.2 数据分布相关 ………………………………………………………… 46
3.3 分析实例 ……………………………………………………………… 50
3.4 阅读材料 …………………………………………………………………56
习题 ..……………………………………………………………………………… 58
参考文献 ……………………………………………………………………… 59
第4章 泛化界 ……………………………………………………………… 61
4.1 泛化误差上界 ………………………………………………………… 61
4.2 泛化误差下界 ………………………………………………………… 71
4.3 分析实例 ………………………………………………………………… 78
4.4 阅读材料 ………………………………………………………………… 83
习题 ……………………………………………………………………………… 84
参考文献 ……………………………………………………………………… 86
第5章 稳定性 …………………………………………………………… 89
5.1 基本概念 ………………………………………………………………… 89
5.2 重要性质 ………………………………………………………………… 92
5.3 分析实例 ………………………………………………………………… 98
5.4 阅读材料 ………………………………………………………………… 107
习题 ……………………………………………………………………………… 108
参考文献 ……………………………………………………………………… 110
第6章 一致性 …………………………………………………………… 113
6.1 基本概念 ……………………………………………………………… 113
6.2 替代函数 ……………………………………………………………… 117
6.3 划分机制 ……………………………………………………………… 122
6.4 分析实例 ……………………………………………………………… 125
6.5 阅读材料 ……………………………………………………………… 132
习题 ………………………………………………………………………… 134
参考文献 ………………………………………………………………… 135
第7章 收敛率 …………………………………………………………… 137
7.1 基本概念 ……………………………………………………………… 137
7.2 确定优化 ……………………………………………………………… 139
7.3 随机优化 ……………………………………………………………… 143
7.4 分析实例 ………………………………………………………………155
7.5 阅读材料 ……………………………………………………………… 157
习题 ……………………………………………………………………………… 159
参考文献 ……………………………………………………………………… 161
第8章 遗憾界 …………………………………………………………… 163
8.1 基本概念 ……………………………………………………………… 163
8.2 完全信息在线学习 ……………………………………………… 165
8.3 赌博机在线学习 ………………………………………………….170
8.4 分析实例 ……………………………………………………………184
8.5 阅读材料 …………………………………………………………… 188
习题 …………………………………………………………………………… 189
参考文献 …………………………………………………………………… 191
索引 ………………………………………………………………………… 193
· · · · · · (
收起)
1 有用 豆友4097316427 2021-03-26 19:41:33
perfect book that fills the gap
0 有用 茂盛 2022-07-26 23:15:57
按照老师们不同的研究方向,这本书大致可以分为PAC学习理论,统计学习理论,优化理论。这本书覆盖了这些理论中最核心基本的内容,是入门机器学习理论的优秀教材。
0 有用 达洛维 2022-02-11 22:56:03
太简略了
0 有用 imlxw7 2022-05-27 05:07:49
钥匙书
2 有用 行人驱逐舰 2021-07-26 20:31:53
比那本《机器学习》详细得多,但我对机器学习(尤其是理论)真是深恶痛绝……
0 有用 眠眠 2024-06-14 21:29:55 江苏
适合用来补数学基础
0 有用 理性的光辉 2023-11-15 08:38:42 广东
难度略高,相当于讲解原理之原理,机器学习的超底层原理。
0 有用 儒豪 2023-02-26 00:43:13 上海
整体结构并不清晰啊 最好有一个RoadMap 而且感觉就是一个干瘪的总结,没有多少内涵。 纯粹为了国内开山之作加一星。
0 有用 徐一叉 2023-01-08 12:32:22 江苏
认识世界前沿在做什么
0 有用 Roy 2022-12-14 12:24:28 江苏
常读常新