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原来作者是法国人，错当成印度人好久。

书的风格如标题，“基础”。作者力图从PAC理论开始将机器学习容纳进“科学”的体系当中。所以全书充满了证明和bound。这本书对于Learning Theory的入门还是很有意义的。

用PAC框架和VC理论给了BOOST和SVM坚实的基础，书中对regression那一章用PAC和VC来解释为什么需要做L1或者L2的惩罚，给了统一的理论框架，颇有启发性。缺点就是搞计算机的人数学实在是不够严谨。计算机的人的角度和统计的人的角度看同一件事情的不同看法是最有意思的。

原来作者是法国人，错当成印度人好久。

竟然有人说够不够foundation的标准是读起来累不累_(:з」∠)_ 累不爱，这本明明是继承了Leslie Valiant的衣钵给“不靠谱”的ML建立理论基础的神作，虽然小错误不少。想要不用很麻烦很累请读machine learning for dummies (虽然没有这本书？_(:з」∠)_）

作为一名非科班的学渣级别的初级机器学习从业者，对于learning theory，我内心其实是拒绝的，大段大段（对于我而言似是而非）的公式推导，各种不等式缩放，对数学功底的要求还是颇高的。但是迫于发paper的需要，还是时常不得不证明一些bound，从而达到升华自己文章逼格，取悦re...

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作为一名非科班的学渣级别的初级机器学习从业者，对于learning theory，我内心其实是拒绝的，大段大段（对于我而言似是而非）的公式推导，各种不等式缩放，对数学功底的要求还是颇高的。但是迫于发paper的需要，还是时常不得不证明一些bound，从而达到升华自己文章逼格，取悦re...