这本书将理论计算机科学和机器学习连接起来,探索双方可以相互促进什么。它强调需要灵活、易于处理的模型,以便更好地捕捉机器学习的难点。理论计算机科学家将介绍机器学习的重要模型和该领域的主要问题。机器学习研究人员将以一种可访问的格式介绍前沿研究,并熟悉现代算法工具包,包括矩的方法,张量分解和凸规划松弛。最坏情况分析之外的处理是建立对实践中使用的方法的严格理解,并促进发现令人兴奋的、解决长期存在的重要问题的新方法。

https://www.cambridge.org/hk/academic/subjects/computer-science/pattern-recognition-and-machine-learning/algorithmic-aspects-machine-learning?format=PB

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