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John Shawe Taylor在图论、密码学、统计学习理论及其应用等领域做出了贡献。然而，他的主要贡献是发展了基于统计学习理论的机器学习算法的分析和随后的算法定义。这项工作有助于通过引入核心方法和支持向量机来推动机器学习领域的根本性重生，推动这些方法映射到新的领域，包括计算机视觉、文档分类以及聚焦于脑扫描、免疫和蛋白质组分析。他发表了300多篇论文和两本书，吸引了6.2万多条引文。

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【ICML2019 Tutorials】PAC贝叶斯学习入门（A Primer on PAC-Bayesian Learning），伦敦大学学院（ucl）的高级研究科学家| Benjamin Guedj，伦敦大学学院 (UCL)计算机科学系主任| John Shawe Taylor
【ICML2019 Tutorials】PAC贝叶斯学习入门（A Primer on PAC-Bayesian Learning），伦敦大学学院（ucl）的高级研究科学家| Benjamin Guedj，伦敦大学学院 (UCL)计算机科学系主任| John Shawe Taylor
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12+阅读 · 2019年6月10日
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