Giới thiệu về học máy cho các nhà toán học


23

Trong một số ý nghĩa, đây là một giao diện của tôi từ math.stackexchange và tôi có cảm giác rằng trang web này có thể cung cấp một lượng lớn khán giả.

Tôi đang tìm kiếm một giới thiệu toán học cho máy học. Đặc biệt, rất nhiều tài liệu có thể được tìm thấy là tương đối không chính xác và rất nhiều trang được sử dụng mà không có bất kỳ nội dung.

Tuy nhiên, bắt đầu từ những tài liệu như vậy, tôi đã khám phá ra các khóa học Coursera từ Andrew Ng, cuốn sách của Giám mục về nhận dạng mẫu và cuối cùng là một cuốn sách về Smola. Thật không may, cuốn sách của Smola chỉ ở trạng thái dự thảo. Trong cuốn sách của Smola, thậm chí có thể tìm thấy bằng chứng, điều đó hấp dẫn tôi. Cuốn sách của Giám mục đã khá tốt, nhưng thiếu một số lượng nghiêm ngặt nhất định.

Tóm lại: Tôi đang tìm một cuốn sách như Smola, nghĩa là chính xác và nghiêm ngặt nhất có thể và sử dụng nền tảng toán học (mặc dù những lời giới thiệu ngắn dĩ nhiên là OK).

Có khuyến nghị nào không?


1
Trong tương lai xin đừng vượt qua.
Momo

Có vẻ như câu hỏi chưa hoàn thành - nó bị ngắt sau "và".
JW

xin lỗi, bằng cách nào đó chỉnh sửa của tôi biến mất.
Quickbeam2k1

1
bạn có thể muốn giải thích lý do tại sao một nhà toán học muốn tìm hiểu về học máy (để tìm một công việc là nhà khoa học dữ liệu / nghiên cứu / v.v.) sẽ giúp mọi người chỉ cho bạn đi đúng hướng
seanv507

1
đối với khoa học dữ liệu, tôi cho rằng bạn cần có sự hiểu biết về thống kê cơ bản (ví dụ hồi quy tuyến tính / logistic), thiết kế thử nghiệm - ví dụ thử nghiệm ab, v.v. và ngoài ra còn hiểu về các kỹ thuật hệ thống đề xuất
seanv507

Câu trả lời:


9

Đối với những gì bạn mô tả, tôi đánh giá cao "Nền tảng của học máy" của Mohri et.al. Nó là một văn bản đại học, nhưng nó là dành cho sinh viên đại học thực sự tốt. Nó có thể đọc được và đó là nơi duy nhất tôi tìm thấy cái mà tôi sẽ gọi là định nghĩa toán học về học máy (pac và yếu pac). Nó đáng để đọc vì lý do đó một mình. Tôi cũng có một Phd toán học. Tôi quen thuộc và thích nhiều cuốn sách được đề cập ở trên. Tôi đặc biệt yêu thích ESL về một loạt các kỹ thuật và ý tưởng, nhưng nó là một cuốn sách thống kê với rất nhiều toán học.


1
Btw, tôi đã nói rằng Schapire, trong luận án của mình đã chứng minh rằng PAC yếu hàm ý PAC. Bằng chứng của ông là kỹ thuật thúc đẩy, vì vậy đây là một ví dụ hay về cách một câu hỏi lý thuyết dẫn đến một kết quả rất thực tế.
aginensky

Cảm ơn, cho nhận xét của bạn. Tôi nghĩ rằng tôi sẽ làm việc với ESL sau sau khi làm việc với những cuốn sách Shalev-Shwartz của của Mohri và
Quickbeam2k1

12

Tôi muốn giới thiệu Yếu tố học tập thống kê (tệp PDF miễn phí). Nó có đủ toán học và giới thiệu tốt về tất cả các kỹ thuật có liên quan - cùng với một số hiểu biết về lý do tại sao các kỹ thuật này hoạt động (và khi chúng không hoạt động).

Ngoài ra Giới thiệu về Học thống kê (mà thực tế hơn - làm thế nào để làm điều đó trong R ). Nó có một khóa học chạy học thống kê ; bạn có thể tìm thấy các bài giảng trên YouTube (và một lần nữa PDF miễn phí).


3
Đó là một đề nghị rất tốt đẹp. Ngoài ra, tôi đề nghị "Học từ dữ liệu" từ Yaser S. Abu-Mostafa. Nó nặng về lý thuyết nhưng giải thích rất rõ các chủ đề như tính khả thi của việc học và chiều VC. Các video và slide có sẵn trực tuyến .
tiagotvv

Tôi thứ hai gợi ý "Học từ dữ liệu" từ Yaser S. Abu-Mostafa. Cuốn sách rất ngắn nhưng chứa đầy thông tin giá trị. Phần lớn tập trung thực sự đặt vào tính khả thi của việc học và sự phức tạp.
Vladislavs Dovgalecs

7

Bạn có thể sẽ thích Học với hạt nhân của Schölkopf và Smola. Hầu hết các công việc của Schölkopf là nghiêm ngặt về mặt toán học.

Điều đó nói rằng, có lẽ bạn nên đọc các tài liệu nghiên cứu thay vì sách giáo khoa. Các tài liệu nghiên cứu chứa các dẫn xuất đầy đủ và bằng chứng về sự hội tụ, giới hạn về hiệu suất, vv thường không được bao gồm trong sách giáo khoa. Một nơi tốt để bắt đầu là Tạp chí Học máy , được đánh giá cao và truy cập hoàn toàn mở. Tôi cũng đề nghị các thủ tục tố tụng của các hội nghị như ICML , NIPS , COLTIJCNN .


cảm ơn những gợi ý với tạp chí Tuy nhiên, tôi sợ rằng các tạp chí, cho đến nay, quá tiên tiến đối với tôi. Tuy nhiên, sự di chuyển này là một nguồn có giá trị cho tương lai.
Quickbeam2k1

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.