你是不是经常陷于从理论开始研究机器学习,硬着头皮啃了十几个算法,却在上手实践的时候仍然不能得心应手?
我们重视理论的支撑,理论固然重要,但忽视实战却很容易形成我们在机器学习中的短板。
在学机器学习,只有从实战中,才会获得“成就感”,才会使你不断尝试,从而不断进步。如果我们总是被一个接一个的各种概念轮番轰炸,很容易在学习过程中放弃。
而什么是最快速锻炼实战能力的呢?
《机器学习实战》当看到封面,想必你很熟悉。
在知乎,CSDN博客上拥有极高推荐量,被一致认为是入门机器学习极好的书目,不会涉及很多难懂的数学原理,以实践为主,全部用Python实现算法,并含有大量的实战案例。
但也会有不少人吐槽说
代码比较旧,不适用于Python最新版本的研究
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第一周
机器学习 Python 开发环境配置
Jupyter Notebook 快速上手教程
天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级
k-近邻算法
Python 项目:约会网站配对
Python 项目:手写识别系统
第二周
决策树的构造
测试和存储分类器
Python 项目:使用决策树预测隐形眼镜类型
天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用决策树模型
第三周
贝叶斯决策理论
朴素贝叶斯
利用朴素贝叶斯用于文本分类
Python 项目:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用朴素贝叶斯模型
第四周
逻辑回归
提速下降
Python 项目:从疝气病症预测病马的死亡
天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用逻辑回归模型
-
第五周
支持向量机、对偶 SVM
软间隔 SVM
SMO 高效优化算法
Python 项目:使用 SVM 解决手写识别问题
天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用 SVM 模型
第六周
Bagging 与 Boosting
集成算法 AdaBoost
Python 项目:在一个较难数据集上应用 AdaBoost
天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用 AdaBoost 模型
第七周
线性回归、加权线性回归
过拟合、正则化、偏差与方差
Python 项目:预测鲍鱼年龄
第八周
CART 树
树减枝(预减枝、后减枝)
模型树
Python 项目:树回归与标准回归的比较
天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 进阶
第九周
无监督式学习:k-means 聚类
二分 k-means 算法
Python 项目:对地理坐标进行聚类
第十周
降维 PCA
项目:利用 PCA 对半导体制造数据降维
奇异值分解 SVD
项目:餐馆菜肴推荐引擎
项目:基于 SVD 的图像压缩
红色石头
北京大学计算机硕士
数据科学及人工智能高级开发工程师
CSDN 博客专家,知乎专栏作者
累计原创文章 100+,累计读者粉丝 20w
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