【斯坦福经典书】机器学习导论，188页pdf

这本书调研了大约20世纪90年代末机器学习的许多重要课题。我的意图是在理论和实践之间寻求一个中间桥梁带。笔记集中在机器学习的重要思想上——它既不是一本实践手册，也不是一个理论证明的概要。我的目标是为读者提供充分的准备，使一些关于机器学习的广泛文献易于理解。草稿只有200多页(包括扉页)。

这本书集中在机器学习的重要思想上。对于我所陈述的许多定理，我并没有给出证明，但对于形式的证明，我确实给出了可信的论据和引用。而且，我没有讨论许多在应用中具有实际重要性的问题;这本书不是机器学习实践手册。相反，我的目标是为读者提供充分的准备，使大量关于机器学习的文献易于理解。

学习，就像智力一样，涵盖了如此广泛的过程，很难精确定义。词典的定义包括这样的短语:“通过学习、指导或经验获得知识、或理解、或技能”和“通过经验改变行为倾向”。动物学家和心理学家研究动物和人类的学习。在这本书中，我们关注的是机器学习。动物和机器学习之间有一些相似之处。当然，机器学习的许多技术都来自心理学家的努力，他们通过计算模型使动物和人类学习的理论更加精确。机器学习研究人员正在探索的概念和技术似乎也可能阐明生物学习的某些方面。

https://ai.stanford.edu/~nilsson/

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