《机器学习基础》是Mehryar Mohri 在纽约大学已经教过 14 年的 Foundations of Machine Learning 课程。在 2012 年,他就完成了第一版的《机器学习基础》,这本书的数学氛围非常浓厚。2018 年 Mohri 等研究者又完成了第二版。
《机器学习基础》(Foundations of Machine Learning)是对机器学习的通用简介,可作为研究者的参考书和学生的教科书来使用。
该书覆盖机器学习领域的基础现代话题,同时提供讨论和算法证明所需的理论基础与概念工具,还介绍了算法应用的多个关键方面。
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资源目录
这本书旨在呈现最新的理论工具和概念,同时提供准确的证明。
该书写作风格力求简洁,同时讨论了机器学习领域的一些关键复杂话题,以及多个开放性研究问题。
一些经常与其他话题混合的话题以及没有得到足够关注的话题在本书中得到了单独讨论和重视,例如,这本书专门有一个章节讲多类别分类、排序和回归。
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机器学习系列课
随着大数据和人工智能时代的到来,机器学习的算法和思想已经深入渗透到信息处理领域的方方面面。在未来的十年内,掌握基础的机器学习理论和方法,可能是每一位受过专业教育的工程技术人员的基本要求之一。
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导师顶会idea
写论文最怕的就是没有创新点,“创新点”是一篇论文的灵魂,而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。
很多同学陷入了写论文困境,其实很大原因是因为创新点不足,特别是已经很多创新不足被拒稿的同学,要花费大量的时间来重新立意,然后从头开始去重建自己的论文逻辑。
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大模型限时免费用
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