本课程的目标(以及本教材的目标)是为最广泛使用的学习架构介绍学习理论的新旧结果。本课程面向以理论为导向的学生，以及希望对机器学习和相关领域(如计算机视觉或自然语言处理等学习方法的大量用户)中使用的算法有基本数学理解的学生。我们将特别努力去证明许多来自第一性原理的结果，同时保持阐述尽可能简单。这将自然地导致一个关键结果的选择，以简单但相关的实例展示学习理论中的重要概念。一些一般的结果也将在没有证明的情况下给出。当然，第一性原理的概念是主观的，我将假定你对线性代数、概率论和微积分有很好的了解。此外，我将重点关注在实践中可以运行的算法之外不存在的学习理论部分，因此本书中描述的所有算法框架都是常规使用的。对于大多数学习方法，一些简单的说明性实验被提出，并计划有伴随的代码(Matlab, Julia和Python)，这样学生就可以自己看到算法是简单和有效的综合实验。
专知便捷查看
便捷下载，请关注专知人工智能公众号（点击上方蓝色专知关注）
专知，专业可信的人工智能知识分发
，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！点击“阅读原文”，了解使用专知，查看获取5000+AI主题知识资源
