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本文给大家推荐来自自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。
从结构来看，全部教程包含两部分：
Part 1 介绍了基本概念，包括：
机器学习的流程
数据处理
建模
评估指标（如 MSE、ROC 曲线）
模型部署
过度拟合
正则化等
在 Part2，作者介绍了 常用的算法，包括：
线性回归
逻辑回归
神经网络
SVM
Knn
K-Means
决策树
随机森林
AdaBoost
朴素贝叶斯
梯度下降
主成分分析
作者还在笔记中还善于利用图解来生动的解释每个概念。
例如，下图中的概念解释很形象地展现了生物神经元和人工神经元工作方式的相似性。
生物神经元的树突输入-轴突输出模式和人工神经元的输入输出模式对比。
过拟合的解释。
人工神经元的基础结构。
在涉及到数学公式时，作者会在旁边有详细的注解，如下图所示：
对于并列的可选项（如激活函数、常用神经网络架构等），也会有全面的列表：
常用的激活函数。
然后会有每个激活函数的单独介绍：
Sigmoid 激活函数。
用神经网络分类手写数字的前向传播示例（softmax 激活函数）。
对于神经网络中较为复杂的概念（如求导、反向传播），几张图就能解释清楚：
总之这是一份包罗万象的学习笔记，既适合非专业人士了解有关机器学习的基础概念，又适合有专业背景的学生进一步学习。强烈推荐！
李波老师已经在网络上找到了别人整理好的课程资源，后台回复机器学习就能收到百度云地址。
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