机器学习理论导引

周志华

出版时间

2020-06-02

ISBN

9787111654247

评分

★★★★★
书籍介绍
这是周志华教授及其南大LAMDA团队为有志于机器学习理论研究的人写的一本
作者简介
周志华 教授,南京大学计算机系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。欧洲科学院外籍院士。人工智能相关五大主流国际学会ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均入选Fellow的首位华人学者,中国计算机学会、中国人工智能学会会士。曾获IEEE计算机学会Edward J. McCluskey技术成就奖、CCF王选奖等。著有《机器学习》(清华大学出版社)等。 王魏,南京大学计算机系副教授。主要研究方向为机器学习理论,曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖、CCF青年人才发展计划等荣誉。 高尉,南京大学人工智能学院副教授。主要研究方向为机器学习理论,曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖等荣誉。 张利军,南京大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为大规模机器学习与优化,曾获首届达摩院青橙奖、中国科协青年人才托举工程、CCF青年人才发展计划等荣誉。
目录
前言
主要符号表
第1章 预备知识 ……………………………………………………………… 1
1.1 函数的性质 ………………………………………………………………… 1
1.2 重要不等式 ……………………………………………………………… 5

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用户评论
钥匙书
同一个东西来回定义,从不同角度去说。我还是去读数学书吧
断断续续读了一个月,对于我这种非理论出身的,实在是啃出泪来…
主题挺好的,但是感觉周志华的书好像都是这样,就是讲的不够清楚过于简略
写的最好的还是 阅读材料这一部分。
整体结构并不清晰啊 最好有一个RoadMap 而且感觉就是一个干瘪的总结,没有多少内涵。 纯粹为了国内开山之作加一星。
认识世界前沿在做什么
常读常新
按照老师们不同的研究方向,这本书大致可以分为PAC学习理论,统计学习理论,优化理论。这本书覆盖了这些理论中最核心基本的内容,是入门机器学习理论的优秀教材。
哈哈,如果公式细节如果自己仔细推导一遍会花不少时间。此外里边线性代数、概率用的比微积分多。
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