- ISBN:9787111622185
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:288
- 出版时间:2019-05-01
- 条形码:9787111622185 ; 978-7-111-62218-5
本书特色
本书从概率近似正确(PAC)理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法,包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外,附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。 本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点,注重理论细节与证明过程,可作为高等院校机器学习、统计学等课程的教材,或作为相关领域研究人员的参考读物。
内容简介
本书讲述了机器学习中的基本原理和方法,描述了几个重要的现代算法,并为这些算法提供了理论基础,并展示出其应用的关键方面。作者旨在为初学者提供理论工具和概念的同时,给出具体的证明即使是相对不错的主题。本书面向机器学习、统计及相关领域的研究生和研究人员,既可以作为机器学习课程或研讨班的教材或参考书,也适合作为从事机器学习、数据挖掘等大数据挖掘和分析的专业人员。
目录
作者简介
梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri)
纽约大学库兰特数学科学研究所计算机科学与数学教授,同时任谷歌研究院的研究顾问。主要研究方向包括机器学习理论和算法、语音处理、自动机理论和算法、自然语言处理、计算生物学等。曾在AT T实验室研究部担任部门主管和技术负责人。他是多个核心加权自动机和有限状态机算法的作者,在将加权有限状态机应用于语音识别和自然语言处理方面做了开创性的工作。
阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh)
谷歌研究院高级研究员。他拥有纽约大学计算机科学博士学位,加州大学伯克利分校电子工程与计算机学士学位。
阿米特·塔尔沃卡尔 (Ameet Talwalkar)
梅尔亚·莫里(Mehryar Mohri)
纽约大学库兰特数学科学研究所计算机科学与数学教授,同时任谷歌研究院的研究顾问。主要研究方向包括机器学习理论和算法、语音处理、自动机理论和算法、自然语言处理、计算生物学等。曾在AT&T实验室研究部担任部门主管和技术负责人。他是多个核心加权自动机和有限状态机算法的作者,在将加权有限状态机应用于语音识别和自然语言处理方面做了开创性的工作。
阿夫欣·罗斯塔米扎达尔(Afshin Rostamizadeh)
谷歌研究院高级研究员。他拥有纽约大学计算机科学博士学位,加州大学伯克利分校电子工程与计算机学士学位。
阿米特·塔尔沃卡尔 (Ameet Talwalkar)
卡内基·梅隆大学机器学习系助理教授,同时还是AI初创企业Determined AI的联合创始人和首席科学家。他拥有纽约大学计算机科学-机器学习博士学位,还曾是加州大学伯克利分校电子工程与计算机系博士后研究员。
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