理解机器学习
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David · 初版 2014 年
- 18次提及
- 12人推荐
- 16位 HN 评论者
简介
“机器学习是计算机科学中发展最快的领域之一，具有广泛的应用前景。本教材旨在以系统化、讲求原则的方式介绍机器学习及其所提供的算法范式。本书对机器学习底层的基本思想进行了广泛的理论阐述，并推导了将这些原理转化为实用算法的数学过程。在介绍该领域基础知识之后，本书涵盖了以往教材未曾涉及的广泛核心主题。其中包括对……的讨论
Hacker News 读者推荐
我非常喜欢 Ben-David（和 Shalev-Schwartz）写的《Understanding Machine Learning》。不过这本书本质上是讲理论的，可不是那种“10天精通 torchsorflow 机器学习”。
hgoury 在 HN 的推荐
我粗略翻过 Mohri 的那本书，感觉它涵盖的知识点有点窄。如果想打好 ML 的数学底子，我推荐 Shai Shalev-Shwartz 写的《Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms》。作者网站上提供了简写版的免费下载：http://www.cs.huji.ac.il/~shais/Handouts.pdf
vkhuc 在 HN 的推荐
教科书我推荐《Understanding Machine Learning》，我之前上过一门用它当教材的课，体验相当不错。http://www.cambridge.org/al/academic/subjects/computer-scien...
eli_gottlieb 在 HN 的推荐
找书
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。