第一章 统计学习方法概论提纲： 1 大 机器学习 维基百科： 机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、 凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算 机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并 利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论， 机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机 器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循 难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。提纲： 1 大 网络教学信息 斯坦福机器学习 http:/ CMU机器学习课程 http:/www.cs.cmu.edu/epxing/Class/10715/ http:/www.cs.cmu.edu/epxing/Class/10708/视频 http:/www.cs.cmu.edu/epxing/Class/10701 https:/ http:/提纲： 1 大 相关学术文章下载资源 COLT和ICML(每年度的官网): htt
