Supervised Learning: Mathematical Foundations and Real-world Applications
《监督学习：数学基础和实际应用》
作者：Dalia Chakrabarty
出版日期2025年 4月 29日
概述：本书讨论了概率监督学习与追求自动可靠地预测与另一个变量处于关系状态的未知数的相关性。本书提供了用于表示输出和输入变量之间这种关系的函数的安全机械学习方法，其中所述学习是在可能以不同方式混乱的现实世界信息的范围内进行的。在现实世界的混乱中进行安全监督学习问题的通用解决方案在于将所寻求的变量间关系视为（函数值）随机变量，由于是随机的，因此被赋予概率分布。然后回想一下函数空间上的分布是由随机过程给出的，所寻求的函数被提出作为随机过程的样本函数。本书选择的过程是对所寻求函数施加最小约束的过程——在书中将其称为高斯过程 (GP)。为了帮助读者了解背景，本书包括对随机过程和基本概率论的评论。这将使本书的前半部分对各学科的学生有用，而后半部分将受到研究生或更高水平的数字学科学生的赞赏，包括计算科学、统计学和数学的学生。
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