文章目录
- 写在前面
- 机器学习
- 推荐图书
- 内容简介
- 编辑推荐
- 作者简介
- 推荐理由
- 粉丝福利
- 写在最后
写在前面
本期博主给大家推荐一本有关机器学习的全新正版书籍，对机器学习、人工智能感兴趣的小伙伴们快来看看吧~
机器学习
机器学习（Machine Learning, ML）是一门研究计算机如何自动“学习”并改进的科学，它源于人工智能领域，致力于使计算机系统通过经验数据不断改善其表现。在没有进行明确编程的情况下，机器学习算法能够从输入数据中发现规律、归纳特征，并基于这些信息做出预测或决策。
机器学习的主要类型包括：
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监督学习：
在监督学习中，模型通过学习带有标签的数据集来学习映射关系。例如，在分类问题中，算法会根据已知类别的样本学习如何将新的样本分配到相应的类别；在回归问题中，则是学习连续变量的预测函数。 -
无监督学习：
无监督学习处理的是未标记的数据集，目标是发现数据内在的结构或模式。聚类分析就是一个例子，其中算法试图将数据点分为不同的群组（或簇）。 -
半监督学习：
半监督学习介于监督和无监督之间，使用的数据部分有标签，部分没有标签，目的是利用有限的标注信息来提高对大量未标注数据的学习效果。 -
强化学习：
强化学习则是让智能体与环境交互，通过尝试不同行为并在获得奖励或惩罚的基础上调整策略，最终学会执行某个任务以最大化长期累积奖励。
机器学习的一般流程包括：
- 数据收集：获取相关领域的数据。
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，转换数据格式和类型。
- 特征工程：提取和构造有助于模型学习的特征。
- 模型训练：使用选择的算法对数据进行训练以拟合模型参数。
- 模型评估：通过交叉验证、性能指标等方法评估模型在新数据上的预测能力。
- 参数优化：调参以提升模型性能。
- 模型选择与融合：比较多个模型的表现，并可能结合多个模型以进一步提升预测准确度。
机器学习应用广泛，涵盖图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控等多个领域。
推荐图书
京东直达：https://item.jd.com/14048190.html
内容简介
《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K最近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释详尽的代码示例，使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用，包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch入门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级，带领读者跨过机器学习的门槛，进行真实项目的实践与部署。
《细说机器学习：从理论到实践》内容丰富、系统且实用，大量相关代码示例贴近实战，能够为读者学习机器学习打下扎实的基础，并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习入门者、大学生、人工智能从业者，以及各行业技术人员和科研人员使用，也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。
编辑推荐
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习入门书。
从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。
每个知识点配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。
全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热点均有所涉及 。
结合作者多年机器学习研究与开发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想进入人工智能领域的大学生、开发人员、技术人员和研究人员阅读。
作者简介
凌峰，毕业于中国科学院大学，博士，高级职称，从事机器学习、计算机视觉、图像处理、人 工智能研究与开发工作多年，拥有丰富的机器学习算法实现经验，一个低调潜心研究技术的高手。
推荐理由
《细说机器学习：从理论到实践》这本书以其深入浅出的讲解和全面细致的内容，成为广大读者入门与深化机器学习知识的理想选择。以下几点是推荐该书的理由：
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理论结合实践：本书不仅系统地阐述了机器学习的基本原理、核心算法和理论基础，如监督学习、无监督学习、强化学习等，而且强调理论与实际应用的紧密结合。作者通过丰富的案例分析和实战项目演示，帮助读者将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力。
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详尽的算法解析：书中对各种经典的机器学习算法进行了详细的剖析，包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、深度学习等，并配有大量示例代码及图形说明，使复杂的算法变得易于理解和掌握。
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实用技术指南：除了基本算法外，本书还涵盖了特征工程、模型评估与调优、数据预处理等多个重要环节，为读者提供了一套完整的机器学习实践流程和技术指导。
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前沿技术解读：与时俱进，书中对于近年来热门的深度学习、迁移学习、集成学习等领域均有涉猎，帮助读者紧跟技术发展步伐，拓宽视野。
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清晰易懂的写作风格：作者以通俗易懂的语言撰写，无论读者是否有深厚的数学背景或编程经验，都能从中受益，逐步建立起坚实的机器学习知识体系。
综上所述，《细说机器学习：从理论到实践》是一本兼具深度与广度的学习资源，适合不同层次的读者群体，无论是初学者想要搭建完整的知识框架，还是有一定基础的读者寻求进阶提升，都可以在阅读此书的过程中收获满满的知识财富。
粉丝福利
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写在最后
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