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商品簡介
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本書深入淺出地介紹了目前機器學習領域中重要的理論和關鍵的算法，涵蓋機器學習的前沿內容，同時提供討論和證明算法所需的理論基礎與概念，並且指出了這些算法在實際應用中的關鍵點，旨在通過對一些基本問題乃至前沿問題的精確證明，為讀者提供新的理念和理論工具。本書注重對算法的分析和理論的關注，涉及的內容包括：概率近似正確(PAC)學習框架、基於Rademacher複雜度和VC―維的泛化界、支持向量機(SVM)、核方法、boosting、在線學習、多分類、排序、回歸、算法穩定性、降維、學習自動機和語言和強化學習。
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