机器学习基础教程 免费 电子书 PDF 下载
1. 图书信息
- 书名： 《机器学习基础教程》
- 作者：[美] Andreas C. Müller、Sarah Guido 著， 王静源、赵申剑、李科浇 译
- 出版社：人民邮电出版社
- 出版日期：2018年7月
- 分类： 编程语言-Python
- 格式： PDF
2. 内容简介
本书是一本面向初学者的机器学习入门书籍，以通俗易懂的方式全面介绍机器学习的基本概念、算法及实践应用。
开篇介绍机器学习的基本概念，阐述机器学习与传统编程的区别，让读者对机器学习的适用场景有清晰认识。通过简单的示例，如预测房屋价格，讲解监督学习（包括回归和分类）、无监督学习等核心概念，使读者快速建立起机器学习的整体框架。
详细讲解常见的机器学习算法。在监督学习方面，介绍线性回归、逻辑回归算法，深入剖析其原理，包括如何通过最小化损失函数来优化模型参数，以及如何使用这些算法进行预测。对于分类算法，讲解k近邻算法、决策树、随机森林和支持向量机，分析它们在不同数据集上的表现、优缺点及适用场景。在无监督学习部分，介绍聚类算法如k均值聚类，以及降维算法如主成分分析（PCA），帮助读者理解如何从无标签数据中发现模式和结构。
书中着重强调机器学习的实践应用。通过Python的scikit - learn库，展示如何使用上述算法进行实际的数据分析和模型构建。从数据的加载、预处理（如数据清洗、特征缩放），到模型的训练、评估与调优，每个步骤都配有详细的代码示例和解释。例如，在构建手写数字识别模型时，逐步展示如何划分数据集、选择合适的算法、调整模型参数以提高准确率，让读者在实践中掌握机器学习的工作流程。
此外，还介绍了机器学习中的一些重要概念和技术，如交叉验证用于评估模型的泛化能力，特征工程用于提取和选择对模型有重要影响的特征。通过丰富的实例、清晰的讲解和实用的代码，本书帮助读者快速入门机器学习领域，为进一步深入学习和应用机器学习技术打下坚实基础。
3. 下载地址
https://pan.baidu.com/s/18KpNBz3hn5MXlMhu0_wN5Q
4. 获取提取码
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1 | B0085 |
4.1. 陌尘聊架构
4.2. 示例演示
5. 特别说明
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