This book bridges theoretical computer science and machine learning by exploring what the two sides can teach each other. It emphasizes the need for flexible, tractable models that better capture not what makes machine learning hard, but what makes it easy. Theoretical computer scientists will be introduced to important models in machine learning and to the main questions within the field.
这本书通过探索双方可以相互教授的东西,将理论计算机科学和机器学习联系起来。它强调需要灵活、易处理的模型,更好地捕捉机器学习困难的原因,而不是让机器学习变得容易的原因。将向理论计算机科学家介绍机器学习的重要模型以及该领域的主要问题。
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