内容简介
本书是一本专为机器学习入门读者打造的“小白书”，旨在帮助零基础的读者轻松掌握机器学习的核心知识和实践技能。全书以通俗易懂的语言和丰富的实例，从机器学习的基本概念出发，逐步深入浅出地讲解监督学习、无监督学习、强化学习等主流算法，并涵盖数据预处理、特征工程、模型评估与调优等关键环节。
书中结合大量Python代码实例，读者可以边学边练，快速上手实际项目。无论是学生、转行人员还是对人工智能感兴趣的初学者，都能通过本书建立系统的机器学习知识体系，为后续深入学习打下坚实基础。
目录
内容提要
推荐语
资源与支持
引子 AI菜鸟的挑战——100天上线智能预警系统
第1课 机器学习快速上手路径——唯有实战
1.1 机器学习的家族谱
1.2 快捷的云实战学习模式
1.3 基本机器学习术语
1.4 Python和机器学习框架
1.5 机器学习项目实战架构
1.6 本课内容小结
1.7 课后练习
第2课 数学和Python基础知识——一天搞定
2.1 函数描述了事物间的关系
2.2 捕捉函数的变化趋势
2.3 梯度下降是机器学习的动力之源
2.4 机器学习的数据结构——张量
2.5 Python 的张量运算
2.6 机器学习的几何意义
2.7 概率与统计研究了随机事件的规律
推荐语
资源与支持
引子 AI菜鸟的挑战——100天上线智能预警系统
第1课 机器学习快速上手路径——唯有实战
1.1 机器学习的家族谱
1.2 快捷的云实战学习模式
1.3 基本机器学习术语
1.4 Python和机器学习框架
1.5 机器学习项目实战架构
1.6 本课内容小结
1.7 课后练习
第2课 数学和Python基础知识——一天搞定
2.1 函数描述了事物间的关系
2.2 捕捉函数的变化趋势
2.3 梯度下降是机器学习的动力之源
2.4 机器学习的数据结构——张量
2.5 Python 的张量运算
2.6 机器学习的几何意义
2.7 概率与统计研究了随机事件的规律
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1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
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