本课程(以及本教材)的目标是为最广泛使用的学习架构展示学习理论的旧成果和新成果。本课程面向的是理论导向型的学生，以及那些想要获得基本数学理解的学生，这些学生在机器学习和相关领域中使用了大量的学习方法，如计算机视觉或自然语言处理。为了证明从第一性原理得出的许多结果，将作出特别的努力，同时使阐明尽可能简单。这将自然导致选择的关键结果，在简单但相关的实例中展示学习理论的重要概念。在没有证明的情况下，也将给出一些一般的结果。当然，第一性原理的概念是主观的，我将假定有良好的线性代数、概率论和微分的知识。
https://www.di.ens.fr/~fbach/learning_theory_class/index.html
目录内容：
无线数据学习 Learning with infinite data (population setting)
-Decision theory (loss, risk, optimal predictors)
-Decomposition of excess risk into approximation and estimation errors
-No free lunch theorems
-Basic notions of concentration inequalities (MacDiarmid, Hoeffding, Bernstein) |
线性最小二乘回归 Liner Least-squares regression
-Guarantees in the fixed design settings (simple in closed-form)
-Ridge regression: dimension independent bounds
-Guarantees in the random design settings
-Lower bound of performance
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经验风险最小化 Empirical risk minimization
-Convexification of the risk
-Risk decomposition
-Estimation error: finite number of hypotheses and covering numbers
-Rademacher complexity
-Penalized problems
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机器学习的优化 Optimization for machine learning
-Gradient descent
-Stochastic gradient descent
-Generalization bounds through stochastic gradient descent |
局部平均技术 Local averaging techniques
-Partition estimators
-Nadaraya-Watson estimators
-K-nearest-neighbors
-Universal consistency |
核方法 Kernel methods
-Kernels and representer theorems
-Algorithms
-Analysis of well-specified models
-Sharp analysis of ridge regression
-Universal consistency
|
模型选择 Model selection
-L0 penalty
-L1 penalty
-High-dimensional estimation |
神经网络 Neural networks
-Single hidden layer neural networks
- Estimation error
- Approximation properties and universality
|
特别主题 Special topics
-Generalization/optimization properties of infinitely wide neural networks
-Double descent |
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