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标题: 有机器学习基础的免费下载:新版《机器学习基础》来了... [打印本页]

作者: 东方耀    时间: 2019-5-20 10:55
标题: 有机器学习基础的免费下载:新版《机器学习基础》来了...


有机器学习基础的免费下载:新版《机器学习基础》来了,教材PDF


不出家门,也能学习到国外高校的研究生机器学习课程了。
今天,一本名为Foundations of Machine Learning(《机器学习基础》)的课在Reddit上热度飙升至300,里面可谓内容丰富。
不仅有500多页的课程PDF可以下载,并且还有13章的PPT也可以获取。
有Reddit网友评论,这部教材足够扎实、内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了。


500页干货里都有啥
这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的,2012年曾经出版了第一版,这一版在此前基础上进行了内容的完善。
而且原价30多美元的书,当前也免费开放了。
全书是对机器学习的一般性知识介绍,也是不少大学的研究生教材,侧重于算法的分析和理论。
书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念,同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。
先总体来看,这本书分为17个章节:
简介
PAC学习框架
Rademacher复杂性和VC维(Vapnic-Chervonenkis Dimension)
模型选择
支持向量机
核理论
Boosting家族
在线学习
多级分类
排序
回归
最大熵模型
条件最大熵模型
算法稳定
降维
学习自动机和语言
强化学习
从每一个章节的设置可以看出这份教材设置的非常细致,将机器学习中的基础概念拆分开来讲,想深入了解吃透深度学习的基础,按这个目录来学也是个不错的选择。
再来看具体内容。
因为这是套研究生课程,因此需要比较扎实的高数基础,学习之前需要先恶补一下数学基础,因为里面以数学推理居多。
比如第四章模型选择,又细分成了9个章节,比如估计和近似误差、经验风险最小化、结构风险最小化、交叉验证、n次交叉验证等。
每一个知识点几乎都有相关的数学论证公式:


对于这样一份门槛较高的教材,网友给出了比较高的评价:
网友johnnymo1表示,看起来这里面有很多我一直寻找的东西,包含了相当严谨的内容。
网友needlzor表示,不需要号称“实用的机器学习课程”和“用高中数学建立你的神经网络”了,很高兴看到这种理论书更新。
在全民AI的热潮下,更需要真正稳抓稳打夯实基础,这套书还是个不错的选择。


百度网盘下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1eoDZlLOTXTVPll-xiExmWQ
提取码【回复本帖可见】:












作者: lovestudy    时间: 2019-5-20 11:00
1
作者: junjie2008v    时间: 2019-5-20 11:07
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
作者: jeremycurry    时间: 2019-5-21 14:34
666
作者: daidai444    时间: 2019-5-21 19:27
谢谢好资料!
作者: jama117    时间: 2019-5-24 03:53
666666666666666
作者: gzqreder    时间: 2019-7-2 14:09
多谢分享
作者: hery_ai    时间: 2019-8-9 14:29
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作者: wernerwang    时间: 2019-9-27 09:28
纸质只和很自豪呵呵哈哈哈或或或或或或或
作者: fglbee    时间: 2019-12-22 20:46
this is good idea
作者: niker    时间: 2019-12-24 18:52
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