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从nonparametric statistics的角度研究机器学习算法，主要关注点是算法的consistency（是否能渐进逼近Bayes error），主要使用的工具是几个中心不等式（尤其是Vapnik-Chervonenkis不等式），分析的算法包括最近邻、histogram、决策树等。书中有不少脑洞很大的证明，刚开始看还是挺吃力的。习题都很难，还没有答案。唯一的缺憾是太老了，毕竟是二十年前出版的。

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Another rigorous textbook on learning theory. Focus on the nonparametric methods. Highly recommended!

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