下载 | 217页Stanford统计学习理论笔记【英文】

课程内容

• 一致收敛（VC 维度，Rademacher 复杂性等）

• 隐式/算法正则化，神经网络的泛化理论

• 内核方法

• 在线学习和 bandits 问题

• 无监督学习：指数族，矩方法，GAN 的统计理论

预备知识

• 熟悉线性代数、实分析、概率论和进行数学证明的基本能力

• 机器学习（CS229）或统计学（STATS315A）

• 推荐学习凸优化（EE364A）

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20181223

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