《Foundations of Machine Learning》第二版是一本关于机器学习基础的全面书籍,旨在为研究人员提供参考书,同时为学生提供教材。书中涵盖了现代机器学习中的基本话题,并提供了讨论和论证算法所需的理论基础和概念工具。以下是本书的主要内容总结:
- 介绍:定义机器学习,并讨论其可以解决的问题、标准学习任务和学习阶段。
- PAC学习框架:介绍PAC(Probably Approximately Correct)学习模型,包括有限假设集的一致和非一致情况的保证。
- Rademacher复杂度和VC维度:讨论Rademacher复杂度、增长函数和VC维度。
- 模型选择:介绍估计和逼近误差、经验风险最小化(ERM)、结构风险最小化(SRM)和交叉验证等。
- 支持向量机(SVM):详细讲解线性分类、可分和不可分情况、支持向量以及边界理论。
- 核方法:介绍正定对称核、再生核Hilbert空间(RKHS)、负定对称核和序列核。
- 提升方法:主要讨论AdaBoost及其理论结果。
- 在线学习:包括专家建议的预测、线性分类、在线到批处理转换等。
- 多类分类:包括多类分类问题、泛化界、未组合和组合的多类算法。
- 排序:介绍排序问题、排序的SVM、RankBoost和双极排序等。
- 回归:讨论回归问题、回归算法及其泛化界。
- 最大熵模型:介绍密度估计问题、最大似然解、最大后验解和最大熵模型。
- 条件最大熵模型:讨论条件最大熵原则、条件最大熵模型及其性质。
- 算