Foundations of Machine Learning

Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar

MIT Press, Second Edition, 2018.

更多

2018年由MIT出版的《机器学习基础》（第二版）现已开放免费下载！本书作者之一Mehryar Mohri 有着长达14年的机器学习基础教学经验。本书第一版出版于2012年，此次再版内容叙述更简洁，通用性更强，并根据领域内新成果对内容进行了大幅修订。

本书主要面向机器学习、统计学和其他相关领域的学生和研究人员，也可以作为机器学习专业的研究生和高年级本科课程的教科书，也可以供学术会议参考。本书的前三至四章为后续内容奠定了理论基础，而其他章节大多自成一体。（第6章和第13章除外，第6章介绍了后来广泛使用的一些概念，第13章与第12章密切相关。）每章最后都给出一系列练习题，并提供完整的解决方案。

本书假设读者熟悉线性代数，概率论和算法分析的基本概念。为了进一步为读者提供帮助，书中提供一个内容广泛的附录，简要介绍了线性代数、凸优化、概率评估，以及对本书中算法讨论有帮助的集合不等式的介绍和信息理论简介。

本书力图对机器学习的多个主题和领域实现统一风格的呈现，这一点不同于其他同类书籍采用的更专业的特定视角呈现。比如贝叶斯视图或内核方法等。本书的另外一个不同于同类书籍的特色，是突出了理论基础及分析过程。

收起

The Teacher's Companion to First Course

Macmillan's Progessive German Course First Year

Macmillan's Progessive German Course First Year

The Teacher's Companion to Macmillan's Progessive German Course Second Year

Macmillan's Progessive German Course Second Year

The Teacher's Companion to Macmillan's Progessive German Course Second Year

Macmillan's Progessive German Course Second Year