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Understanding Machine Learning

Understanding Machine Learning - From Theory to Algorithms

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Produktdetails  
Verlag Cambridge University Press
Auflage 2014
Seiten 410
Format 18,3 x 25,8 x 2,4 cm
Gewicht 1040 g
Artikeltyp Englisches Buch
ISBN-10 1107057132
EAN 9781107057135
Bestell-Nr 10705713UA

Produktbeschreibung  

Introduces machine learning and its algorithmic paradigms, explaining the principles behind automated learning approaches and the considerations underlying their usage.

Klappentext:

Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides a theoretical account of the fundamentals underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics, the book covers a wide array of central topics unaddressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for advanced undergraduates or beginning graduates, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessi ble to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics and engineering.

Inhaltsverzeichnis:

1. Introduction; Part I. Foundations: 2. A gentle start; 3. A formal learning model; 4. Learning via uniform convergence; 5. The bias-complexity trade-off; 6. The VC-dimension; 7. Non-uniform learnability; 8. The runtime of learning; Part II. From Theory to Algorithms: 9. Linear predictors; 10. Boosting; 11. Model selection and validation; 12. Convex learning problems; 13. Regularization and stability; 14. Stochastic gradient descent; 15. Support vector machines; 16. Kernel methods; 17. Multiclass, ranking, and complex prediction problems; 18. Decision trees; 19. Nearest neighbor; 20. Neural networks; Part III. Additional Learning Models: 21. Online learning; 22. Clustering; 23. Dimensionality reduction; 24. Generative models; 25. Feature selection and generation; Part IV. Advanced Theory: 26. Rademacher complexities; 27. Covering numbers; 28. Proof of the fundamental theorem of learning theory; 29. Multiclass learnability; 30. Compression bounds; 31. PAC-Bayes; Appendix A. Techni cal lemmas; Appendix B. Measure concentration; Appendix C. Linear algebra.

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