一本名為Foundations of Machine Learning（《機器學習基礎》）的課在Reddit上討論火熱，這部教材足夠紮實、內容足夠基礎，學機器學習理論，熟讀這本書就足夠了。
這本書是由紐約大學計算機科學教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同編寫的，2012年曾經出版了第一版，這一版在此前基礎上進行了內容的完善。
全書是對機器學習的一般性知識介紹，也是不少大學的研究生教材，側重於算法的分析和理論。書中的內容基本上涵蓋了機器學習當前階段的熱門基礎概念，同時還附上了算法論證所需的理論基礎和工具。
原價30多美元的書，當前免費開放。
教材官網：cs.nyu.edu/~mohri/mlboo
二、主要內容
下面是主要目錄
- C學習框架
- Rademacher複雜性和VC維（Vapnic-Chervonenkis Dimension）
- 模型選擇
- 支持向量機
- 核理論
- Boosting家族
- 在線學習
- 多級分類
- 排序
- 迴歸
- 最大熵模型
- 條件最大熵模型
- 算法穩定
- 降維
- 學習自動機和語言
- 強化學習
資源獲取
《機器學習基礎》PDF已經打包好，可以通過下述步驟來獲取：
鏈接:https://pan.baidu.com/s/1EflckWo078sX65L09DsmXg
密碼:78sz
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