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留言送书|王的机器第一本书「快乐机器学习」飨你

小小挖掘机 • 4 年前 • 325 次点击  
在人工智能日久见兴盛的今天,AI 领域的图书多如牛毛,想要入门机器学习有很多很多的选择,可博文菌翻来翻去后发现,选择都是你们的,悲伤是自己的……因为……
对于博文菌这样一个只有高中数学基础的憨憨,什么神级入门书、什么网红AI小册子,在菌眼里字都认识没错,可连在一起怎么就那么难懂呢!?
不仅满脸迷惑,线性回归、对率回归、支持向量机、人工神经网络几个兄弟随时都有可能冲过来送上一顿乱锤,那滋味儿……
都说入门方法千千万,可看来看去总有重复的套路和手法。不同的方法,却有着相同的难度,机器学习的大门仿佛焊死了一般伫立在博文菌眼前(;´д`)ゞ丨
直到今天!
好心的编辑姐姐将一本《快乐机器学习》带到了博文菌的面前。翻阅之后博文菌被瞬间击中!

不愧是一本真正通俗易懂的机器学习入门书,
思路理清了,推导能看懂了,
线性回归和对率回归它们也不能对我为所欲为了!
这让单细胞的博文菌仿佛拥有了神经系统,
从此有了学习、思考与爱的能力~

————  机器学习并不难  ————
 “机器学习我能学会吗?” 如果你有这样的疑虑,不如来翻阅此书,只要你有高中数学基础,其他的,本书会带你轻松地逐一击破!

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学习并精通任何一门学科无外乎要经过四个步骤:
它是什么?它可行吗?怎么学它?如何学好它?
机器学习也不例外,本书的内容非常的简单粗暴:
机器学习是什么
机器学习可行吗
机器学习如何学
如何学好机器学习
并且用超清晰的结构编排,深入浅出地解答这四个问题

本书第1章介绍 机器学习是什么 ,即从定义开始,详细介绍机器学习涉及的知识、数据和性能度量。
第2章介绍 机器学习可行吗 ,即介绍机器具备学习样本以外的数据的能力。
第3章介绍 机器学习怎么学 ,即介绍机器如何选择出最优模型。作者在这 3 章的写作上花费的时间最多,光这 3 章的内容就绝对会让读者有所收获。
第 4~14 章介绍 如何学好机器学习 ,重点介绍机器学习的各类算法和调参技巧。
第 15 章介绍机器学习中的一些非常 实用的经验 ,包括学习策略、目标设定、误差分析和偏差与方差分析。



在这样的编排下,此书非常清晰地告诉了你机器学习领域有哪些核心的内容,到底从哪里开始学习,先学什么后学什么,一步步学习的较优路径是什么,如何在较短的时间内达到较优的学习效果。



作者写作本书的目的是深入浅出介绍机器学习,使看似复杂、晦涩的专业知识变得通俗易懂,让那些想入门的读者感觉门槛没有那么高,让有基础的读者感觉内容也很丰富。
为了达到这两个目的,本书用有趣的引言故事来激起读者的阅读兴趣,

清晰的思维导图来明晰结构,帮助读者选择学习路线,随时掌握自己的学习进程,

③创意的自画图呈现知识点,增强美感的同时帮助读者加深印象与理解,

还配有④详细的算法推导,最大程度的帮助读者理解原理



每个知识点都是理论和实践相结合,既有严谨的数学推导,又有多样的代码展示,图文并茂。四大特色相辅相成,达到趣、美、准、全,让每位读者从本书中获益,快乐地学习机器学习。




本书就是这样,不断地帮助我们了解、调整自己的学习方式,从而做到真正的“快乐机器学习”。



王圣元

金融风险管理师

特许另类投资分析师



  学习及工作经历:现任新加坡某金融咨询公司总监。拥有新加坡国立大学量化金融学士学位和金融数学硕士学位;在新加坡国立大学攻读硕士学位期间,曾任金融数学课程的辅导老师,深受学生喜爱,在教课结束时被评为“优秀辅导老师”。
  自我学习过程:获得金融风险管理师 (FRM) 和特许另类投资分析师 (CAIA) 认证,及 Coursera 颁发的机器学习、深度学习和TensorFlow实战的认证。平时坚持写作,是公众号“王的机器”的主理人,其中分享了关于金融工程、机器学习和量化投资的高质量文章。
作者公众号详情:王的机器 - 一个只写干货的男人
作者的信条是“Yearning for Learning, Leading by Reading, Distilling by Writing”(多学多读多写,终身渴望学习,通过读书保持领先,通过写作用心灌输)。
  适 读 人 群  
有一定数学和统计学基础的高中生
机器学习初学者高校相关专业学生



现在,轻松入门机器学习的机会就在这里
动动手指即可触达,你来不来(`・ω・´)
    

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▶ 送书时间 ◀

在刚刚接触机器学习的时候,你有没有被哪个复杂的技术点或难懂的专业术语至强行劝退的经历?欢迎在留言区与大家分享!同时小编会精选五个留言,送出《快乐机器学习》一本!

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