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1.1 關于本書及相關材料

本書旨在為讀者帶來有用的知識,并幫助他們有效地與數據科學家合作。本書涉及的機器學習知識并不高深,不會把讀者轉變成一個數據科學家,但我們希望本書能激勵一些讀者在這方面繼續深造,增強自己的技能。數據科學很可能會被證明是21世紀最具價值、最令人激動的專業。

為了更有效地使用機器學習技術,我們必須要了解其底層算法。很多人在學習機器學習技術時,往往會使用機器學習的編程語言及大量相關的語言包,卻不知道這些語言包的具體含義,甚至無法準確解讀其結果,這就好比一位金融從業者使用布萊克–斯科爾斯模型(Black-Scholes Model)為期權進行估值,卻不了解布萊克–斯科爾斯模型的來歷,也不知道它的使用局限性。

在本書中,我們將向各位介紹機器學習背后的算法邏輯,從而幫助讀者系統準確地理解最終結果。很多研究機器學習的學者都希望掌握一門像Python這樣的編程語言,業界也依據Python開發了許多軟件包。由此在本書中我們將采用一種新的學習方式,即同時使用Excel和Python進行學習,因為對于很多初學者來說,Excel較Python更易于上手。

讀者可以在以下鏈接中下載關于本書的學習資料:www-2.rotman.utoronto.ca/~hull),也可以從Excel開始入手,按照自己的節奏,最后慢慢轉向Python,并依據各種機器學習的語言包,來快速處理海量數據,而這些功能在Excel中則難以實現。

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