多少人受够了机器学习的锤,却连个决策树都说不出!

陈晓猛

2020-02-09


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。可话说到此,数学基础总是一道大门槛。什么线性回归、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!

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①有趣的引言故事来激起读者的阅读兴趣,

②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创意的自画图表呈现知识点,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”。

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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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!

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