本书引见
机器学习是计算机迷信发展最快的范畴之一，具有广泛的运用。本书的目的是以按部就班方式引见机器学习及其提供的算法模型。该书对机器学习的基础知识和将这些原理转化为实践算法的数学推导提供了实际上的解释。
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在引见了基础知识之后，该书涵盖了以前教科书未触及的各种中心主题。其中包括讨论学习的计算复杂性以及凸性和波动性的概念；重要的算法范式，包括随机梯度下降，神经网络和结构化输退学习；以及新兴的实际概念，例如PAC-Bayes方法和基于紧缩的界限。
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