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机器学习理论导引

作者:周志华、王魏、高尉、张利军著

索书号:TP181/10060

馆藏地:

校本部馆 - 中文科技图书库(3楼)

顺德校区馆 - 中文科技图书库(5楼)

 

编辑推荐

随着人工智能技术的不断发展和应用,机器学习在近年来备受关注,对机器学习理论感兴趣的专业人士也日益增多。机器学习理论的主要内容是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据分析结果指导算法设计。虽然机器学习理论对深入理解机器学习技术非常重要,但由于内容艰深广袤,且来源流派颇为不同,学习难度非常大。国际上机器学习理论的专业图书很少,往往侧重从理论角度来理解机器学习具体技术,或聚焦于某项具体的学习理论,缺乏全面性和系统性。本书由机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著,旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。四位作者梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具,除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,展示如何应用不同的理论工具来分析具体的机器学习技术。

 

内容简介

机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著。

本书系统梳理机器学习理论中的七大重要概念或理论工具,并给出若干分析实例。机器学习理论内容浩瀚广博,本书旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。在预备知识之后,全书各章分别聚焦于:可学性、(假设空间)复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率、遗憾界。除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,如显示如何将不同理论工具应用于支持向量机这种常见机器学习技术。

 

作者简介

周志华教授,南京大学计算机系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。欧洲科学院外籍院士。人工智能相关五大主流国际学会ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均入选Fellow的首位华人学者,中国计算机学会、中国人工智能学会会士。曾获IEEE计算机学会Edward J·McCluskey技术成就奖、CCF王选奖等。著有《机器学习》(清华大学出版社)等。

王魏,南京大学计算机系副教授。主要研究方向为机器学习理论,曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖、CCF青年人才发展计划等荣誉。

高尉,南京大学人工智能学院副教授。主要研究方向为机器学习理论,曾获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖等荣誉。

张利军,南京大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为大规模机器学习与优化,曾获首届达摩院青橙奖、中国科协青年人才托举工程、CCF青年人才发展计划等荣誉。

 

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