700 页机器学习笔记,完整版开放下载!

Python与算法社区

共 903字,需浏览 2分钟

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2020-12-28 10:08


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。


电子书PDF获得方式


关注深度学习初学者公众号,后台回复:笔记 (建议复制),即可获得下载链接

▲长按关注,回复:笔记


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~


部分内容节选



电子书下载

为了节约大家的时间,我已经将这份书籍的电子版 PDF 打包好了。获取步骤如下:


1.关注下方深度学习初学者 公众号

2.后台回复关键词:笔记

注:建议复制,不然容易打错

▲长按关注,回复:笔记

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