Principles.and.Theory.for.Data.Mining.and.Machine.Learning,.Bertrand.Clarke,.Ern

资 源 简 介

Principles.and.Theory.for.Data.Mining.and.Machine.Learning,.Bertrand.Clarke,.Ern

详 情 说 明

《数据挖掘与机器学习的理论与原则》一书由Bertrand Clarke与Ernest Fokoue合著，系统性地探讨了这一领域的核心理论与方法论。该书不仅覆盖了传统统计学习方法，还深入解析了现代机器学习算法的数学基础，特别强调模型可解释性与算法选择的原则性问题。

书中亮点在于其独特的双视角结构：前半部分聚焦理论推导（如VC维理论、偏差-方差权衡），后半部分转向实际应用中的挑战（如维度灾难、过拟合对策）。作者通过工业案例揭示理论如何指导特征工程和模型优化，同时批判性地讨论算法局限，例如深度学习在稀疏数据场景的适用边界。

不同于单纯介绍工具使用的入门教材，本书更适合已掌握Python/R基础、希望深入理解算法本质的中高级开发者。其理论深度尤其有助于读者在面对新兴技术（如联邦学习）时快速抓住核心矛盾，做出合理的架构决策。