大話機器學習：原理|算法|建模|代碼30講
本書是作者多年在數據智能領域中利用機器學習實戰經驗的理解、歸納和總結。出于回歸事物本質，規律性、系統性地思考問題理論為實踐服務并且反過來充實理論，為更多人服務的想法和初心，本書系統地闡述了機器學習理論和工程方法論，并結合實際商業場景落地。全書分為3部分。第1部分是機器學習的數學理論理解，這部分不是對于機器學習數學理論的嚴謹推導和證明，更多是對于理論背后的到底是什么，為什么要這樣做的通俗理解。盡可能通過對應到日常生活中的現象來進行講述。第2部分是機器學習模型、方法及本質，這一部分針對機器學習的方法論及具體的處理過程進行闡述。涉及數據準備、異常值的檢測和處理、特征的處理、典型模型的介紹、代價函數、激活函數及模型性能評價等，是本書的核心內容。我們學習知識的主要目的是解決問題，特別是對于企業的從業人員，對在商業實戰環境中出現的問題，希望通過機器學習的方式來更好地解決。第3部分是機器學習實例展示。
·17.3萬字
