Foundations of Machine Learning（《机器学习基础》）在Reddit上讨论火热，因为这部教材足够扎实、内容足够基础，学机器学习理论，熟读这本书就足够了。
该书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的，2012年曾经出版了第一版，这一版在此前基础上进行了内容的完善。
全书是对机器学习的一般性知识介绍，也是不少大学的研究生教材，侧重于算法的分析和理论。书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念，同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。
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原价30多美元的书，当前免费开放。
教材官网：cs.nyu.edu/~mohri/mlboo
二、主要内容
下面是主要目录
C学习框架
Rademacher复杂性和VC维（Vapnic-Chervonenkis Dimension）
模型选择
支持向量机
核理论
Boosting家族
在线学习
多级分类
排序
回归
最大熵模型
条件最大熵模型
算法稳定
降维
学习自动机和语言
强化学习
资源获取
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