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- 上过两门课，分别用的是问题中提到的两本教材，所以试着答一点自己知道的东西。首先ComputationalLearningTheory是一个“可计算与复杂度理论”和“机器学习”的交叉学科，基本可以看做是用算法分析的套路来分析机器学习模型和问题。比如一些基础理论（包括PACLearning）研究的问题就是“构造一个符合自己假设的带参数的函数去逼近某个目标函数”。自己假设的函数就包括那些机器学习中用到的模型，比如决策树、神经网络、HMM之类的，而要被逼近的函数就往往被当做一个黑盒来看待。VC-dimension作为PAC一个最重要的结论，感性来看待就是来描述威澳门尼斯人36366com要逼近的函数的自由程度的，dimension越大，自由度越高，就越“智能”，也越不好学习。比如有些paper就是通过证明神经网络的VC-dimension直接取决于神经元的数量，从而说明为什么深度学习为什么这么火（具体的可以直接去搜）。除了最最基础的理论，ComputationalLearningTheory中大部分东西都是和各种bound相关的，都是用概率和组合数学的方法在某某限制下证明某某的上下限分别是多少，主要工具都是Optimization范围的，说实话，其中大部分结论都不是很漂亮，做机器学习优化的可以把其中的很多结论拿来用，但是作为学习就太无趣了。目前了解的，这个领域最近没有特别的大突破，偏理论的基本都是在用组合数学、优化的知识填坑。推荐：1.教材：http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.pdfhttp://www.ime.usp.br/~yoshi/TMP/Hopcroft-Kannan.pdf2.paper：FindingPatternsCommontoaSetofStringsbyD.Angluin.这个论文是关于通过正样本学习正则语言，方法非常有趣，尽管不能推广到别的问题上。3.Blogs:ComputationalComplexityMatha??ProgrammingonWordPress.comCombinatoricsandmoreonWordPress.comTheGeomblog
LearningTheoryinMachineLearning目前发展情况如何
2019-11-02 09:50:18
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