Francis Bach《第一性原理机器学习理论》干货书，233页pdf

本课程的目标(以及本教材的目标)是为最广泛使用的学习架构介绍学习理论的新旧结果。本课程面向以理论为导向的学生，以及希望对机器学习和相关领域(如计算机视觉或自然语言处理等学习方法的大量用户)中使用的算法有基本数学理解的学生。我们将特别努力去证明许多来自第一性原理的结果，同时保持阐述尽可能简单。这将自然地导致一个关键结果的选择，以简单但相关的实例展示学习理论中的重要概念。一些一般的结果也将在没有证明的情况下给出。当然，第一性原理的概念是主观的，我将假定你对线性代数、概率论和微积分有很好的了解。此外，我将重点关注在实践中可以运行的算法之外不存在的学习理论部分，因此本书中描述的所有算法框架都是常规使用的。对于大多数学习方法，一些简单的说明性实验被提出，并计划有伴随的代码(Matlab, Julia和Python)，这样学生就可以自己看到算法是简单和有效的综合实验。

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