700页的机器学习笔记火了!完整版开放下载

2020 年 3 月 27 日 CVer


作者:梁劲(Jim Liang来自SAP(全球第一大商业软件公司)


书籍特点:条理清晰,含图像化表示更加易懂,对公式有详细的注解等。


内容概要:主要分为基本概念、常用算法和其他三部分。

正是对机器学习的过程中的痛苦有切身体会,作者希望能做一份教程, 以浅显易懂的方式去讲解它,降低大家的学习门槛 。作者为此花费了数月时间,经常做到深夜,把自己的学习笔记整理成了这份教程。


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全部教程包含三大部分:


  • Part1 介绍了基本概念,包括机器学习的流程、数据处理、建模、评估指标(如MSE、ROC曲线)、模型部署、过度拟合、正则化等。

  • Part2 是常用的算法,包括线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Knn、K-Means、决策树、随机森林、AdaBoost、朴素贝叶斯、梯度下降、主成分分析等

  • Part3 介绍了大规模机器学习的方法等。


整个教程包含大量图片,辅助以文字。一图胜千言,能用图的地方,作者尽量不用文字。用diagram等方式来图解复杂的概念,降低学习曲线,整个教程虽然超过700页,但因为有图,所以比看一般的文字教程要轻松很多。如果学一般的教程,可能需要3个月到半年的话,希望这份教程能加速你的学习过程。 


注:文末附有电子版下载方式~


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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