Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

最新推荐文章于 2023-03-11 14:29:52 发布
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本文介绍了几所大学提供的机器学习入门课程详情，包括希伯来大学、以色列理工学院和技术大学的课程，涵盖了课程代码、授课教授及提供的学习资源如幻灯片、作业和实践等。

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Additional courses that use the book

Online Learning基础1(Consistent算法和Halving算法)—Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
fly975247003的博客
08-28 1338
在线学习提供了一种更加灵活和实时的学习方法，与传统的批量学习模型相比，它能够更快地适应新数据和变化的环境。在实际应用中，在线学习的逐步更新特性使其成为处理动态和不断变化的数据流的理想选择。
understanding machine learning theory-algorithms
10-13
1 Introduction 19 1.1 What Is Learning? 19 1.2 When Do We Need Machine Learning? 21 1.3 Types of Learning 22 1.4 Relations to Other Fields 24 1.5 How to Read This Book 25 1.5.1 Possible Course Plans Based on This Book 26 1.6 Notation 27 Part I Foundations 31 2 A Gentle Start 33 2.1 A Formal Model { The Statistical Learning Framework 33 2.2 Empirical Risk Minimization 35 2.2.1 Something May Go Wrong { Overtting 35 2.3 Empirical Risk Minimization with Inductive Bias 36 2.3.1 Finite Hypothesis Classes 37 2.4 Exercises 41 3 A Formal Learning Model 43 3.1 PAC Learning 43 3.2 A More General Learning Model 44 3.2.1 Releasing the Realizability Assumption { Agnostic PAC Learning 45 3.2.2 The Scope of Learning Problems Modeled 47 3.3 Summary 49 3.4 Bibliographic Remarks 50 3.5 Exercises 50 4 Learning via Uniform Convergence 54 4.1 Uniform Convergence Is Sucient for Learnability 54 4.2 Finite Classes Are Agnostic PAC Learnable 55 Understanding Machine Learning, c 2014 by Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David Published 2014 by Cambridge University Press. Personal use only. Not for distribution. Do not post. Please link to http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning x Contents 4.3 Summary 58 4.4 Bibliographic Remarks 58 4.5 Exercises 58 5 The Bias-Complexity Tradeo 60 5.1 The No-Free-Lunch Theorem 61 5.1.1 No-Free-Lunch and Prior Knowledge 63 5.2 Error Decomposition 64 5.3 Summary 65 5.4 Bibliographic Remarks 66 5.5 Exercises 66 6 The VC-Dimension 67 6.1 Innite-Size Classes Can Be Learnable 67 6.2 The VC-Dimension 68 6.3 Examples 70 6.3.1 Threshold Functions 70 6.3.2 Intervals 71 6.3.3 Axis Aligned Rectangles 71 6.3.4 Finite Classes 72 6.3.5 VC-Dimension and the Number of Parameters 72 6.4 The Fundamental Theorem of PAC learning 72 6.5 Proof of Theorem 6.7 73 6.5.1 Sauer's Lemma and the Growth Function 73 6.5.2 Uniform Convergence for Classes of Small Eective Size 75 6.6 Summary 78 6.7 Bibliographic remarks 78 6.8 Exercises 78 7 Nonuniform Learnability 83 7.1
Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms
08-01
Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms
Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms
06-25
Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms 英文版
understanding-machine-learning-theory-algorithms
10-31
understanding-machine-learning-theory-algorithms
Understanding Machine Learning —— pdf下载
Chris_zhangrx的博客
11-16 2781
参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/uniview001/article/details/48435091高清pdf下载：http://pan.baidu.com/s/1mizfCVm 密码：x0i1
Online Learning and Online Convex Optimization By Shai Shalev-Shwartz
03-07
这本书是 Online Learning 领域的入门必读之书，其作者是 Online Learning 领域的 大牛Shai Shalev-Shwartz， 同时也是 Understanding Machine Learning 的作者。
understanding machine learning
03-30
The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks.
machinelearning:牛津机器学习实践
06-19
机器学习 2014 牛津大学计算机科学系 C 部分本科/硕士课程，由 Nando de Freitas 主讲 （他的所有应有权利） Torch 中的实践练习（和偶尔的问题表）解决方案 实践 1：理解 Torch 代码和从 Tensor 中切分列的简单练习（第 2 周） 实践 2：使用 SGD 和最小二乘法测试线性回归的意义，实现岭回归（第 3 周） 实用 3：理解、测试和优化 Logistic 回归（第 4-5 周）
AI工程师必读的10本ML读物（附PDF下载）
数据派THU
03-13 4283
作者：PRANAVDAR翻译：李海明本文共1728字，建议阅读4分钟。本文为大家带来3个方向共10本的机器学习读物，附带免费的书籍资源哦~微信后台回复“学习读物”获取文章内的书籍资源介绍你嗜书如命却囊中羞涩？很多机器学习与数据科学书籍的价格都令人退避三舍。其实这也无可厚非，毕竟是作者呕心沥血、卧薪尝胆换来的硕果。 然而，这些作者中也不乏善良仁爱之士，将其作品无偿分享给他人。这对于那些有志成为数据科
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
jaccen的专栏
05-11 2843
《Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks》 介绍:使用卷积神经网络的图像缩放. 《Proceedings of The 32nd International Conference on Machine Learning》 介绍:ICML2015 论文集,优化4个+稀疏优化1个；强化学习4个，深度学习3个+深度学
关于机器学习的领悟与反思——北大张志华
四纪启悟 · 数据科学
01-12 2365
选文摘自：北京大数据研究院BIBDR / 北京大学北京北张志华——北京大学数学学院教授，北京大数据研究院高级研究员。曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。   近年来，人工智能的强势崛起，特别是去年AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们深刻地领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智
什么是机器学习？有哪些分类？到底有什么用？终于有人讲明白了
华章IT官方博客
08-19 888
作者：沙伊·沙莱夫施瓦茨（Shai Shalev-Shwartz）、沙伊·本戴维（Shai Ben-David）来源：大数据（ID：hzdashuju）导读：在业界，近些年来机器学习在人...
内容损失 对抗损失_最强大的损失功能
weixin_26756255的博客
09-09 1006
内容损失 对抗损失Recently, I came across the amazing paper presented in CVPR 2019 by Jon Barron about developing a robust and adaptive loss function for Machine Learning problems. This post is a review of tha...
玩转人工智能中的机器学习之著名教材
audyxiao001的博客
03-11 2279
本文推荐了一些机器学习方面入门、提高、进阶的教材，供读者参考。
understanding machine learning: from theory to algorithms
09-02
《了解机器学习：从理论到算法》是一本介绍机器学习的重要参考书籍。该书从理论和算法两个层面深入解析机器学习的基本概念和原理。 首先，书中详细介绍了机器学习的理论基础。它阐述了统计学习理论、概率论、信息论等数学基础，并探讨了机器学习的范式、学习算法的误差分析和泛化能力等重要概念。这些理论基础为读者提供了深入了解机器学习算法的基础。 其次，本书提供了丰富的机器学习算法实例。从监督学习、无监督学习到强化学习，书中介绍了常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。同时，它还讨论了这些算法的优缺点、应用场景和改进方法，帮助读者理解每种算法的原理和运作方式。 此外，该书还关注机器学习的实践应用。它介绍了常用的数据处理方法、特征工程技巧以及模型评估方法。这些实用的内容能够帮助读者在实际应用中解决问题并提升模型的性能。 总体而言，通过《了解机器学习：从理论到算法》这本书，读者可以全面了解机器学习的概念、原理和算法。无论是对于新手还是有一定基础的从业者来说，这本书都是学习机器学习的一份宝贵资料。通过理论和实践相结合的方式，它帮助读者从零基础开始掌握机器学习的核心知识，为进一步深入研究和应用奠定坚实的基础。
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