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机器学习（原书第2版）
[美] Mehryar Mohri
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本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。
机器学习基础
Mehryar Mohri
本书从概率近似正确（PAC）理论出发探讨机器学习的基础理论与典型算法，包括PAC学习框架、VC-维、支持向量机、核方法、在线学习、多分类、排序、回归、降维、强化学习等丰富的内容。此外，附录部分简要回顾了与机器学习密切相关的概率论、凸优化、矩阵以及范数等必要的预备知识。 本书重在介绍典型算法的理论支撑并指出算法在实际应用中的关键点，注重理论细节与证明过程，可作为高等院校机器
