Learning From Data 2nd Ed (Wiley,2007)

资 源 简 介

Learning From Data 2nd Ed (Wiley,2007)

详 情 说 明

《Learning from Data》第二版（Wiley，2007）是一本经典的机器学习教材，专注于从数据中提取知识的核心理论与实用方法。该书系统性地介绍了监督学习的基础框架，包括假设空间、误差衡量以及学习算法的设计原则。其特色在于通过数学严谨性解释机器学习背后的统计理论基础，同时辅以实际案例帮助读者理解模型泛化能力的本质。

书中重点探讨了线性模型、神经网络和支持向量机等关键算法，并深入分析了偏差-方差权衡、正则化等影响模型性能的核心因素。不同于单纯的应用手册，该教材强调“为什么有效”的推导过程，例如VC维对模型复杂度的约束作用，使其成为理解机器学习底层逻辑的重要参考。附录部分提供的概率与线性代数复习内容，也降低了数学背景较弱读者的入门门槛。