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This graduate-level textbook introduces fundamental concepts and methods in machine learning. It describes several important modern algorithms, provides the theoretical underpinnings of these algorithms, and illustrates key aspects for their application. The authors aim to present novel theoretical tools and concepts while giving concise proofs even for relatively advanced topics. Foundations of Machine Learning fills the need for a general textbook that also offers theoretical details and an emphasis on proofs.
这本研究生水平的教科书介绍了机器学习的基本概念和方法。它描述了几种重要的现代算法，提供了这些算法的理论基础，并说明了其应用的关键方面。作者的目标是提出新颖的理论工具和概念，同时即使对于相对高级的主题也给出简洁的证明。机器学习的基础填补了一般教科书的需要，也提供了理论细节和证据的重点。
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