機器學習算法的數學解析與Python實現
學習機器學習的動機很多，可能是實際工作需要，可能是興趣愛好，也可能是學業要求，從每種動機的角度看，這個問題都可能有不同的答案。我認同許多人所說的求知不能太功利這一觀點，不過大家的時間和精力畢竟有限，就算不去追求投入產出比，至少也應該有一個學這門知識想要達到的目的。機器學習是更偏重于應用的學問，在當下的發展也確實使得機器學習越來越像一門技能，而不僅僅是技術。初學算法時我最想學的是里面的“最強算法”，不過在第1章我將介紹，機器學習算法沒有最強的，只有最合適的，對于不同的問題，對應會有不同的最合適算法。所以，我們更需要關注的應該是問題，而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機器學習算法包，通過現成的算法包，就能夠根據實際要解決的問題直接選擇所需要的機器學習算法，從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標讀者是想要學習機器學習的學生、程序員、研究人員或者愛好者，以及想要知道機器學習是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機器學習總體背景，第2章介紹配置環境，第3章到第10章彼此獨立，每一章介紹一種具體的機器學習算法，讀者可以直接閱讀想要了解的算法，第11章介紹了集成學習方法，這是一種組合機器學習算法的方法，也是當前在實際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。
·11.5萬字
