我的機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)書(shū)籍
各位讀者朋友們,今天我要給大家推薦一本非常實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)基礎(chǔ)圖書(shū)——《機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)基礎(chǔ)(微課版)》。這本書(shū)是由黃海廣老師傾心打造,適合只有本科三年級(jí)數(shù)學(xué)水平以上的初學(xué)者入門(mén),這本書(shū)已經(jīng)被很多學(xué)校定為本科生教材。
背景介紹
本書(shū)的作者黃海廣老師是一名大學(xué)教師,翻譯和整理過(guò)很多人工智能的入門(mén)課程資料,如“吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)”的翻譯和筆記整理等,他目前承擔(dān)本科生和研究生的機(jī)器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)工作。在借鑒了國(guó)內(nèi)外許多優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)課程和作品后,黃海廣老師決定寫(xiě)一本適合初學(xué)者的機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)書(shū),以方便大家快速入門(mén)。
內(nèi)容梗概
這本書(shū)已經(jīng)在清華大學(xué)出版社完成第二次印刷,不僅適合初學(xué)者學(xué)習(xí),也適合新手老師授課。主要內(nèi)容包括線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)等經(jīng)典算法,以及 XGBoost、LightGBM 等集成學(xué)習(xí)算法。此外,還講解了利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的實(shí)用技術(shù),包括 Python、Scikit-learn 工具的使用等。
課程目錄如下:








亮點(diǎn)分析
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1.圖文并茂
本書(shū)內(nèi)容圖文并茂,絕大部分圖例都是黃海廣老師制作,形象生動(dòng),部分插圖如下:



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2.代碼分享
本書(shū)的課件和代碼已經(jīng)在 Github 上分享,已經(jīng)獲得1400+star。

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3.視頻講解
本書(shū)的大部分內(nèi)容有視頻講解,掃描該內(nèi)容下方的二維碼可以查看視頻講解,也可以加入中國(guó)大學(xué)慕課學(xué)習(xí)完整課程。黃海廣老師主講的中國(guó)大學(xué)慕課《機(jī)器學(xué)習(xí)》已經(jīng)被認(rèn)定為浙江省一流本科課程。
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4.課后練習(xí)
在本書(shū)中,每章都有代碼,以及 20 題以上的練習(xí)題,方便讀者鞏固所學(xué)知識(shí)。

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5.配套教學(xué)資料
在本書(shū)中,每章都有適合教學(xué)的課件,并提供教學(xué)進(jìn)度和教學(xué)大綱,可以分享給在職的教師。目前作者已經(jīng)把完整課件和代碼分享給國(guó)內(nèi)約1300位教師。
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6.教學(xué)安排
適用人群
本書(shū)適合想要入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)的讀者,只要有本科三年級(jí)以上的數(shù)學(xué)知識(shí),會(huì)一種編程語(yǔ)言,就可以掌握本書(shū)的絕大部分內(nèi)容。
本書(shū)也適合初學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的碩士生、博士生入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)課程。
作者的話(huà)
作者表示,寫(xiě)這本書(shū)的初衷是希望幫助初學(xué)者更好地入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí),解決資料太多、難以取舍的問(wèn)題,以及理論性強(qiáng)、初學(xué)困難的問(wèn)題。同時(shí),作者也希望通過(guò)這本書(shū),讓更多的人了解和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展做出貢獻(xiàn)??傊?,這是一本內(nèi)容豐富、實(shí)用性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)圖書(shū),適合廣大初學(xué)者和相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員閱讀。如果你對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣,不妨一讀,相信你會(huì)有收獲。
在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)程中,得到了很多人的支持和幫助,如李航老師和徐亦達(dá)老師,對(duì)我的工作十分支持,在此表示感謝!
本人水平有限,如有公式、算法錯(cuò)誤,歡迎各位讀者指正批評(píng)。
相關(guān)資源
這本書(shū)的視頻內(nèi)容已經(jīng)在中國(guó)大學(xué)慕課進(jìn)行授課,目前是第六輪了。慕課地址:
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
課程資源(pdf版本課件和代碼)公布在Github:
https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
本書(shū)的課件和教學(xué)資料,可以分享給在職的教師,請(qǐng)用edu郵箱聯(lián)系:[email protected]
本書(shū)購(gòu)買(mǎi)地址(閱讀原文可達(dá)):
https://item.jd.com/13935772.html
