本书介绍
机器学习是计算机科学发展最快的领域之一，具有广泛的应用。本书的目的是以循序渐进方式介绍机器学习及其提供的算法模型。该书对机器学习的基础知识和将这些原理转化为实际算法的数学推导提供了理论上的解释。
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在介绍了基础知识之后，该书涵盖了以前教科书未涉及的各种中心主题。其中包括讨论学习的计算复杂性以及凸性和稳定性的概念；重要的算法范式，包括随机梯度下降，神经网络和结构化输出学习；以及新兴的理论概念，例如PAC-Bayes方法和基于压缩的界限。
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