Foundations of Machine Learning

Abstract

Cuốn sách này là phần giới thiệu chung về học máy, có thể dùng làm sách giáo khoa cho sinh viên sau đại học và là tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu. Nó bao gồm các chủ đề hiện đại cơ bản trong học máy đồng thời cung cấp cơ sở lý thuyết và các công cụ khái niệm cần thiết cho việc thảo luận và chứng minh các thuật toán. Nó cũng mô tả một số khía cạnh chính của việc áp dụng các thuật toán này. Các tác giả mong muốn trình bày các công cụ và khái niệm lý thuyết mới lạ đồng thời đưa ra các bằng chứng ngắn gọn ngay cả đối với các chủ đề tương đối nâng cao. Phiên bản thứ 2 này cung cấp ba chương mới về lựa chọn mô hình, mô hình entropy cực đại và mô hình entropy có điều kiện. Tài liệu mới trong các phụ lục bao gồm một phần chính về tính đối ngẫu của Fenchel, phạm vi mở rộng của các bất đẳng thức tập trung và một mục hoàn toàn mới về lý thuyết thông tin. Hơn một nửa số bài tập là mới đối với phiên bản này.