干货 | 斯坦福统计学习理论笔记：带你搞定「贼难」的理论基础

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之前吴恩达的机器学习课其实有点浅显，如果想进阶的话，我推荐一个由斯坦福大学计算机系教授Percy Liang整理的一个统计学习理论的一个笔记。不管你现在看不看得懂，我还是建议你收藏起来。若想在我们这条路上走的长久，真的需要了解这些！

它的主要讲的内容有：

一致收敛（VC 维度，Rademacher 复杂性等）
隐式/算法正则化，神经网络的泛化理论
内核方法
在线学习和 bandits 问题
无监督学习：指数族，矩方法，GAN 的统计理论

详细目录为：

领取方式：

公众号后台回复notes即可。

今年该课的课程主页地址为：

https://web.stanford.edu/class/cs229t/

也推荐大家看看。

总之，希望对大家有帮助！

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