CS189是加州大学伯克利分校的机器学习课程。在本指南中,我们创建了一个全面的课程指南,以便与学生和公众分享我们的知识,并希望吸引其他大学的学生对伯克利的机器学习课程的兴趣。本指南由cs189助教Soroush Nasiriany和Garrett Thomas于2017年秋季发起,并得到William Wang和Alex Yang的协助。我们要感谢Anant Sahai、Stella Yu和Jennifer Listgarten教授,因为这本书深受他们讲座的启发。此外,我们感谢Jonathan Shewchuk教授的机器学习笔记,从中我们得到了启发。该文档的最新版本可以在http://www.eecs189.org/或http:// snasiriany.me/cs189/找到。如果您希望重新分发此文档,请向工作人员报告任何错误,并与作者联系。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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