书目

深入理解机器学习：从原理到算法

内容简介

本书介绍机器学习方法的原理及方法，同时引入了学习的计算复杂性、凸性和稳定性、PAC贝叶斯方法、压缩界等概念，以及随机梯度下降、神经元网络和结构化输出等方法。作者既讲述重要的机器学习算法的工作原理和动机，还指出其固有的优势和缺点，是有兴趣了解机器学习理论和方法以及应用的学生和专业人员的良好教材或参考书。

作者简介

沙伊·沙莱夫-施瓦茨（ShaiShalev-Shwartz）以色列希伯来大学计算机及工程学院副教授，还在Mobileye公司研究自动驾驶。2009年之前他在芝加哥的丰田技术研究所工作。他的研究方向是机器学习算法。沙伊·本-戴维（ShaiBen-David）加拿大滑铁卢大学计算机科学学院教授。先后在以色列理工学院、澳大利亚国立大学和康奈尔大学任教。

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