Learning From Data•短评
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2 Rebe11ion 2015-10-30
really exciting course on coursera
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1 麦提克斯 2016-09-29
再看《机器学习基石》,收获良多。
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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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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
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0 Konstantin 2016-02-29
入门极好
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0 睡着的美梦 2016-04-07
不装逼评价了
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0 李豆瓣9527 2015-10-08
机器学习基本概念介绍,内容都是机器学习的基本概念,但是不是简单的提一个概念然后给个定义,而是偏重理论,特别是VC维那一块,针对二分类问题从头开始一步步推演VC维的由来。但是也只有前面那几张给出了数学证明,后面的regularization和validation等也都是基于启发式的方式介绍的。 感觉适合给刚入门的看或者熟悉概念但是想深入了解原理的人看。
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0 Forever丨Sun 2016-06-29
这本书用的电子版,配合台湾大学的ML公开课,受益匪浅。 林老师讲课讲得太棒了!
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0 phayase 2015-03-17
这算是我看过的第一本讲清楚了自由度的书
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0 临安清明 2014-12-25
主要是为了台湾大学的机器学习基石课程,这本书有后继部分,为e-book形式。主要介绍机器学习的数学基础,实体书的内容没有涉及很多机器学习模型,主要还是“学习”的可行性。印象深刻的是书中指出的机器学习两大目标:E(in)约等于E(out),以及使E(in)尽可能小。这两步才是真正的机器学习。
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0 ern 2015-01-18
为了学台大的《机器学习基石》买的,原理讲解清楚,就是对数学有一定要求,课后习题得回头整体复习时候再看了(数学基础差啊 :( )。另外感觉很多细节或者扩展问题,作者实际上通过习题来表达了。
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0 熊小呆 2015-05-22
加上e-chapter 共 9章 配上林轩田的2个公开课,思路清晰
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0 查无此人 2014-06-18
信息量太大...越看越跪
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0 I shit you not 2016-08-11
有点啰嗦 不太习惯
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0 流年闲草 2015-06-14
虽然具体算法很少,但是其基石属性真是无与伦比,名副其实的The Foundations of Machine Learning
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0 skyworlds 2015-03-17
本书是一门机器学习的MOOC的台湾老师参与编写的教材,作为该领域的入门读物是相当优秀。不像其它机器学习的砖头式书籍那样动不动就上千页,此书才200页,当然这也意味着其内容的深度有限。的确,书中以理论介绍为主,所涉及的面并不够穷尽,很多点也就蜻蜓点水一下。可是基础的东西在书中着实解释的不错,也就是说这是很好的入门书。现在机器学习领域发展太快,知识更新频率太高,可最基础的东西不会改变太多,所以这本书在很长时间内都是值得购买一读的。我就从美国亚马逊上买了本直接寄回国。最后吐槽一点,这种计算机技术的书在这个年代居然没有电子版,不明白作者不授权电子版的原因到底是什么?这领域的人本应该都比较欢迎出版物电子化的吧……
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0 Apaul 2017-02-21
ML的理论基础
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0 [已注销] 2014-03-17
主要是讲机器学习的理论的。包括为什么能学习,怎么学习,如何提高学习效率(印象中好像是这几大部分)
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0 snowhorse712 2015-01-15
前三章读起来很舒服。。后面应该是换了写作者。。总体不错。。
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