Learning From Data•短评
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1 深度霸王学习机 2014-11-29
其实单独看书有点累...还是配合HT Lin的课比较好
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1 MonteCarlo 2015-03-16
http://www.youtube.com/watch?v=mbyG85GZ0PI&list=PLD63A284B7615313A $28 Learning Theory in plain English reread in 8 hours
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0 kevin 2015-08-04
适合入门
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0 R2D2 2014-07-13
从入门学起(其实没仔细读完)
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0 CJ 2015-01-20
林轩田的机器学习, 可怕的时间杀手, 第一遍永远云里雾里
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0 snowland 2014-04-14
besides too concise and short, this is a very good book.
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0 [已注销] 2013-08-22
太……简单……了。科普……吧?
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2 Rebe11ion 2015-10-30
really exciting course on coursera
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1 chenwq 2016-02-11
因为看的是原版,还挺舒服. 第一章给出学习问题的一般形式和学习问题的可行性: a) 经验风险和期望风险的gap多少; b) 经验风险能不能很小. hoeffding不等式回答了a, b则需要分析模型的归纳偏置和数据的分布是不是一致. 第二章介绍VC维, 泛化误差界, 以此定义形式化地分析模型复杂度、样本复杂度等问题; 第三章介绍工业界流行的线性模型,关于非线性变换的处理是否过度问题可以回到VC维,以理论的上界为指导,learn from data. 第四章介绍过拟合,理论分析了产生过拟合的原因,然而理论上的界过于general。模型选择时仍然是用经验风险来预估期望风险
书名: Learning From Data
作者:
出版社: AMLBook
出版年: 2012-3-27
页数: 213
定价: USD 48.00
装帧: Hardcover
ISBN: 9781600490064