内容简介

《零基础学机器学习》的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。《零基础学机器学习》通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。《零基础学机器学习》所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现,同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。《零基础学机器学习》适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人,用以入门机器学习领域,建立从理论到实战的知识通道。

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豆瓣评论

  • 黄亮
    对理论进行应用层次的讲解同时进行封装以便于应用,很好的一本书04-22
  • 喜欢雨夜
    难得的好书,之前断断续续看到类似的表述方式的书,但是也就是这一本算是集大成者吧。11-23
  • 草木如织
    小问题不少,需要辨别09-13
  • ai工程师入门好书,本书重在实践07-08
  • 星幻夜极
    本书的重点还是深度学习,像集成学习、强化学习等知识只是一笔带过。本书的一个亮点在于介绍了梯度下降等基础但很重要的概念,然后用线性回归和逻辑回归引出神经网络,没有复杂的数学公式,逻辑也很清晰,挺适合初学者03-21

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