暑假在家闲来无事又看了一遍林轩田老师的《机器学习基石》的课，趁着赶完文章之后忙里偷闲又重新读了一遍这本书，感觉第一遍真的是没有读懂。
这本书的写作思路和《Understanding Machine Learning》 以及《Foundation of Machine Learning》很相似，都是从generalization theory角度讲，只是这本书比较浅，只介绍到VC维，其他两本书都介绍了PAC理论。如果不是做研究的话，其实到VC维可能也就差不多了。对于train到test的泛化的理解，我觉得通过这本书应该可以有一个比较直观且精准的理解了。如果想了解更多，还是需要看前面提到的两本书。
同时，这本书里Chapter 3 The Linear Model一章，写的很清楚，把三类最重要的线性模型(线性分类、线性回归、对率回归)说的很清楚，并且横向对比，条例很清晰。
我还是很推荐初学者学习一下林老师的《机器学习基石》的课程以及看一下这本书，尤其是有志于在机器学习领域做一些研究的同学，确实选材都是机器学习“基石”的内容，非常地fundamental，经得起时间的检验。
另外，文末彩蛋：
在AMLbook网站上林轩田老师是有更新后面陆续的章节的(以e-Chapter)的形式给出
e-Chapter 6 Similarity-Based Methods
e-Chapter 7 Neural Networks
e-Chapter 8 Support Vector Machines
e-Chapter 9 Learning Aides
机器学习基石，选材确是基石
《Learning From Data》热门书评
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想问下，这本书哪儿有电子版
4有用 2无用 longsail 2013-08-21
在CIT的机器学习和数据挖掘课程上看到这本书，目录看起来很不错，应该比Andrew Ng课程更偏重理论些。这本书就是CIT课程授课内容的总结，这种书看起来比直接看教材要容易多，只是一直没有找到这本书，请问有人有电子版吗？...
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机器学习基石，选材确是基石
1有用 0无用 麦提克斯 2016-09-29
暑假在家闲来无事又看了一遍林轩田老师的《机器学习基石》的课，趁着赶完文章之后忙里偷闲又重新读了一遍这本书，感觉第一遍真的是没有读懂。这本书的写作思路和《Understanding Machine Learning》 以及《Foundation of Machine Learning》很相似，都是从g...
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