機器學習周誌華著+機器學習實戰全2冊人工智能書籍機器學習入門中文教科書實戰方法 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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店鋪：墨馬圖書旗艦店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：1245356

商品編碼：14610336013

具體描述

原價

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	機器學習實戰+機器學習全2冊
作者：	[美]哈林頓
市場價：	157元
ISBN號：	[美]哈林頓
齣版社：	人民郵電齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	語種：中文

《機器學習實戰》

部分分類
第1章機器學習基礎
1.1 何謂機器學習
1.1.1 傳感器和海量數據
1.1.2 機器學習非常重要
1.2 關鍵術語
1.3 機器學習的主要任務
1.4 如何選擇閤適的算法
1.5 開發機器學習應用程序的步驟
1.6 Python語言的優勢
1.6.1 可執行僞代碼
1.6.2 Python比較流行
1.6.3 Python語言的特色
1.6.4 Python語言的缺點
1.7 NumPy函數庫基礎
1.8 本章小結
第2章 k-近鄰算法
2.1 k-近鄰算法概述
2.1.1 準備：使用Python導入數據
2.1.2 從文本文件中解析數據
2.1.3 如何測試分類器
2.2 示例：使用k-近鄰算法改進約會的配對效果
2.2.1 準備數據：從文本文件中解析數據
2.2.2 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖
2.2.3 準備數據：歸一化數值
2.2.4 測試算法：作為完整程序驗證分類器
2.2.5 使用算法：構建完整可用係統
2.3 示例：手寫識彆係統
2.3.1 準備數據：將圖像轉換為測試嚮量
2.3.2 測試算法：使用k-近鄰算法識彆手寫數字
2.4 本章小結
第3章決策樹
3.1 決策樹的構造
3.1.1 信息增益
3.1.2 劃分數據集
3.1.3 遞歸構建決策樹
3.2 在Python中使用Matplotlib注解繪製樹形圖
3.2.1 Matplotlib注解
3.2.2 構造注解樹
3.3 測試和存儲分類器
3.3.1 測試算法：使用決策樹執行分類
3.3.2 使用算法：決策樹的存儲
3.4 示例：使用決策樹預測眼鏡類型
3.5 本章小結
第4章基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯
4.1 基於貝葉斯決策理論的分類方法
4.2 條件概率
4.3 使用條件概率來分類
4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類
4.5 使用Python進行文本分類
4.5.1 準備數據：從文本中構建詞嚮量
4.5.2 訓練算法：從詞嚮量計算概率
4. 測試算法：根據現實情況修改分類器
4.5.4 準備數據：文檔詞袋模型
4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
4.6.1 準備數據：切分文本
4.6.2 測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證
4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾嚮
4.7.1 收集數據：導入RSS源
4.7.2 分析數據：顯示地域相關的用詞
4.8 本章小結
第5章 Logistic迴歸
5.1 基於Logistic迴歸和Sigmoid函數的分類
5.2 基於優化方法的迴歸係數確定
5.2.1 梯度上升法
5.2.2 訓練算法：使用梯度上升找到參數
5.2.3 分析數據：畫齣決策邊界
5.2.4 訓練算法：梯度上升
示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率
.1 準備數據：處理數據中的缺失值
.2 測試算法：用Logistic迴歸進行分類
5.4 本章小結
第6章支持嚮量機
6.1 基於間隔分隔數據
6.2 尋找間隔
6.2.1 分類器求解的優化問題
6.2.2 SVM應用的一般框架
6.3 SMO高效優化算法
6.3.1 Platt的SMO算法
6.3.2 應用簡化版SMO算法處理小規模數據集
6.4 利用完整Platt SMO算法加速優化
6.5 在復雜數據上應用核函數
6.5.1 利用核函數將數據映射到高維空間
6.5.2 徑嚮基核函數
6. 在測試中使用核函數
6.6 示例：手寫識彆問題迴顧
6.7 本章小結
第7章利用AdaBoost元算法提高分類
性能
7.1 基於數據集多重抽樣的分類器
7.1.1 bagging：基於數據重抽樣的分類器構建方法
7.1.2 boosting
7.2 訓練算法：基於錯誤提升分類器的性能
7.3 基於單層決策樹構建弱分類器
7.4 完整AdaBoost算法的實現
7.5 測試算法：基於AdaBoost的分類
7.6 示例：在一個難數據集上應用AdaBoost
7.7 非均衡分類問題
7.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召迴率及ROC麯綫
7.7.2 基於代價函數的分類器決策控製
7.7.3 處理非均衡問題的數據抽樣方法
7.8 本章小結
第二部分利用迴歸預測數值型數據
第8章預測數值型數據：迴歸
8.1 用綫性迴歸找到擬閤直綫
8.2 局部加權綫性迴歸
8.3 示例：預測鮑魚的年齡
8.4 縮係數來“理解”數據
8.4.1 嶺迴歸
8.4.2 lasso
8.4.3 前嚮逐步迴歸
8.5 權衡偏差與方差
8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格
8.6.1 收集數據：使用Google購物的API
8.6.2 訓練算法：建立模型
8.7 本章小結
第9章樹迴歸
9.1 復雜數據的局部性建模
9.2 連續和離散型特徵的樹的構建
9.3 將CART算法用於迴歸
9.3.1 構建樹
9.3.2 運行代碼
9.4 樹剪枝
9.4.1 預剪枝
9.4.2 後剪枝
9.5 模型樹
9.6 示例：樹迴歸與標準迴歸的比較
9.7 使用Python的Tkinter庫創建GUI
9.7.1 用Tkinter創建GUI
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter
9.8 本章小結
第三部分無監督學習
第10章利用K-均值聚類算法對未標注數據分組
10.1 K-均值聚類算法
10.2 使用後處理來提高聚類性能
10.3 二分K-均值算法
10.4 示例：對地圖上的點進行聚類
10.4.1 Yahoo！ PlaceFinder API
10.4.2 對地理坐標進行聚類
10.5 本章小結
第11章使用Apriori算法進行關聯分析
11.1 關聯分析
11.2 Apriori原理
11.3 使用Apriori算法來發現頻繁集
11.3.1 生成候選項集
11.3.2 組織完整的Apriori算法
11.4 從頻繁項集中挖掘關聯規則
11.5 示例：發現國會投票中的模式
11.5.1 收集數據：構建美國國會投票記錄的事務數據集
11.5.2 測試算法：基於美國國會投票記錄挖掘關聯規則
11.6 示例：發現毒蘑菇的相似特徵
11.7 本章小結
第12章使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集
12.1 FP樹：用於編碼數據集的有效方式
12.2 構建FP樹
12.2.1 創建FP樹的數據結構
12.2.2 構建FP樹
12.3 從一棵FP樹中挖掘頻繁項集
12.3.1 抽取條件模式基
12.3.2 創建條件FP樹
12.4 示例：在Twitter源中發現一些共現詞
12.5 示例：從新聞點擊流中挖掘
12.6 本章小結
第四部分其他工具
第13章利用PCA來簡化數據
13.1 降維技術
13.2 PCA
13.2.1 移動坐標軸
13.2.2 在NumPy中實現PCA
13.3 示例：利用PCA對半導體製造數據降維
13.4 本章小結
第14章利用SVD簡化數據
14.1 SVD的應用
14.1.1 隱性語義索引
14.1.2 推薦係統
14.2 矩陣分解
14.3 利用Python實現SVD
14.4 基於協同過濾的推薦引擎
14.4.1 相似度計算
14.4.2 基於物品的相似度還是基於用戶的相似度？
14.4.3 推薦引擎的評價
14.5 示例：餐館菜肴推薦引擎
14.5.1 推薦未嘗過的菜肴
14.5.2 利用SVD提高推薦的效果
14. 構建推薦引擎麵臨的挑戰
14.6 基於SVD的圖像壓縮
14.7 本章小結
第15章大數據與MapReduce
15.1 MapReduce：分布式計算的框架
15.2 Hadoop流
15.2.1 分布式計算均值和方差的mapper
15.2.2 分布式計算均值和方差的reducer
1 在Amazon服務上運行Hadoop程序
1.1 AWS上的可用服務
1.2 開啓Amazon服務之旅
1.3 在EMR上運行Hadoop作業
15.4 MapReduce上的機器學習
15.5 在Python中使用mrjob來自動化MapReduce
15.5.1 mrjob與EMR的無縫集成
15.5.2 mrjob的一個MapReduce腳本剖析
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法
15.6.1 Pegasos算法
15.6.2 訓練算法：用mrjob實現MapReduce版本的SVM
15.7 你真的需要MapReduce嗎？
15.8 本章小結
附錄A Python入門
附錄B 綫性代數
附錄C 概率論復習
附錄D 資源
索引
版權聲明

精彩內容
......

內容簡介

《機器學習實戰》

機器學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方嚮。在現今大數據時代的背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數學傢所專屬的研究領域越來越為人們矚目。
本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效可復用的Python代碼闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，並將其運用於某些策略性任務中，如分類、預測及推薦等。
本書適閤機器學習相關研究人員及互聯網從業人員學習參考。

《機器學習》

" 機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。"

作者簡介

《機器學習實戰》

Peter Harrington
擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。

《機器學習》

周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。國傢傑齣青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會主任，中國人工智能學會機器學習專業委員會主任，IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副主席。

定價定價Z

探索智能的奧秘：人工智能時代的必修課在這個日新月異的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能手機的語音助手到自動駕駛汽車，從醫療診斷的輔助工具到金融市場的風險預測，AI的身影無處不在，深刻地改變著我們的工作方式、生活模式乃至思考維度。對於渴望理解和駕馭這場技術革命的讀者而言，深入探索人工智能的本質、原理和應用，已成為時代的必然要求。本書籍旨在為廣大讀者提供一個全麵、係統且易於理解的人工智能知識體係。我們不僅僅停留在對AI概念的淺嘗輒止，而是將目光聚焦於其核心驅動力——機器學習。通過深入淺齣的講解，我們將揭示機器學習的強大之處，以及它如何賦予機器“學習”和“決策”的能力，使其能夠從海量數據中提煉知識、發現規律，並根據這些知識進行預測和行動。人工智能的宏大圖景：從概念到實踐人工智能並非一個單一的技術，而是一個由眾多分支和技術組成的龐大生態係統。從早期的邏輯推理和符號主義，到如今深度學習的崛起，AI的發展曆程充滿瞭智慧的火花和不懈的探索。本書將首先勾勒齣人工智能的宏大圖景，介紹其發展簡史、核心概念以及不同流派的理論基礎，幫助讀者建立起對AI的整體認知框架。我們將探討諸如專傢係統、自然語言處理、計算機視覺、機器人學等關鍵領域，讓讀者對AI的應用邊界有更清晰的認識。機器學習的基石：理解核心算法與原理機器學習作為當前人工智能領域最活躍、最具潛力的分支，其重要性不言而喻。本書將把大量篇幅投入到機器學習的核心算法和原理的講解中。我們不會僅僅羅列公式，而是力求通過直觀的解釋、生動的案例以及必要的數學推導，讓讀者真正理解這些算法的內在邏輯。監督學習：從標注數據中學習我們將深入剖析監督學習的原理，包括如何構建模型來預測輸齣值（迴歸）或對數據進行分類（分類）。讀者將學習到諸如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等經典而強大的算法。我們將詳細講解這些算法的適用場景、優缺點，以及如何通過特徵工程、模型選擇和參數調優來提升模型性能。例如，在理解綫性迴歸時，我們會從最簡單的直綫擬閤齣發，逐步引入多變量迴歸，並講解最小二乘法的原理，以及如何評估迴歸模型的優劣。對於分類問題，我們將詳細講解邏輯迴歸如何將連續輸齣映射到概率，以及SVM如何通過尋找最優超平麵來完成分類。決策樹的直觀易懂將通過決策規則的構建過程來展現，而集成學習方法如隨機森林和梯度提升樹則會強調其如何通過組閤多個弱學習器來獲得更強的泛化能力。無監督學習：在無標注數據中發現結構與監督學習不同，無監督學習處理的是沒有預先標記的數據。本書將重點介紹無監督學習的兩種主要任務：聚類和降維。我們將講解K-Means、層次聚類等聚類算法，幫助讀者理解如何將相似的數據點分組，發現數據內在的結構。同時，我們也會介紹主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術，解釋如何在高維數據中提取最關鍵的信息，從而便於可視化和後續處理。例如，在講解K-Means時，我們會通過簡單的二維點集，逐步演示聚類中心的選擇和迭代更新過程，以及如何評估聚類結果的質量。對於降維，PCA的原理將被詳細闡述，使其能夠理解如何通過綫性變換捕捉數據的主要方差。強化學習：在交互中學習最優策略強化學習是一種通過與環境的交互來學習最優行為的機器學習範式。本書將介紹強化學習的基本概念，如智能體（agent）、環境（environment）、狀態（state）、動作（action）和奬勵（reward）。我們將探討馬爾可夫決策過程（MDP），以及Q-learning、SARSA等經典強化學習算法，讓讀者瞭解機器如何通過試錯來學習如何在特定環境下做齣最佳決策，以最大化纍積奬勵。我們會舉例說明，例如一個簡單的遊戲場景，智能體如何通過嘗試不同的動作，根據反饋的奬勵來學習最優的遊戲策略。深度學習：神經網絡的強大力量作為當前AI領域最耀眼的明星，深度學習以其強大的特徵提取能力和在圖像、語音、文本等領域的突破性進展，極大地推動瞭人工智能的發展。本書將帶領讀者走進深度學習的世界，從最基礎的感知機模型講起，逐步構建起多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型。我們將詳細講解激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等核心概念，並展示CNN在圖像識彆任務中的強大威力，以及RNN在序列數據處理（如文本生成）中的應用。例如，在講解CNN時，我們會詳細闡述捲積層、池化層、全連接層的結構和作用，並結閤具體的圖像識彆例子，讓讀者直觀感受其特徵提取能力。對於RNN，我們將解釋其如何處理時間序列數據，並舉例說明其在語音識彆和機器翻譯中的應用。從理論到實踐：動手構建智能係統理論知識的掌握固然重要，但將理論付諸實踐，纔是真正理解和掌握AI的關鍵。本書的另一大亮點在於，我們將大量篇幅用於介紹如何將所學知識轉化為實際應用。數據預處理與特徵工程：構建高質量的訓練數據現實世界的數據往往是復雜且充滿噪聲的。在進行機器學習之前，對數據進行有效的預處理至關重要。本書將詳細介紹數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化等技術。同時，我們將重點講解特徵工程的重要性，如何通過創建新的特徵、對現有特徵進行轉換和組閤，來提升模型的性能。讀者將學習到如何從原始數據中提取有用的信息，為模型的學習奠定堅實基礎。模型評估與選擇：科學地衡量模型性能如何客觀地評估一個機器學習模型的性能，並選擇最適閤特定任務的模型，是實踐中繞不開的問題。本書將介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並講解交叉驗證等技術，幫助讀者理解如何避免模型過擬閤和欠擬閤，選擇齣泛化能力強的模型。常用機器學習庫與工具：賦能你的開發現代機器學習的開發離不開強大的工具和庫。本書將引導讀者熟悉並使用Python中最流行的機器學習庫，如NumPy、Pandas進行數據處理，Scikit-learn提供豐富的機器學習算法和工具，以及TensorFlow和PyTorch等深度學習框架，它們是構建復雜神經網絡模型的基石。我們將通過實際的代碼示例，展示如何利用這些工具快速實現各種機器學習任務。項目實戰：用AI解決真實世界問題為瞭讓讀者更好地掌握所學知識，本書精心設計瞭一係列具有代錶性的項目實戰。這些項目涵蓋瞭圖像識彆、文本情感分析、推薦係統、時間序列預測等多個熱門領域。讀者將跟隨我們的指導，從數據獲取、預處理，到模型選擇、訓練、評估，再到最終的模型部署，親手完成一個完整的AI項目。通過這些實戰，讀者不僅能夠鞏固理論知識，更能深刻理解AI在解決實際問題中的強大能力和應用價值。例如，在圖像識彆項目中，我們將指導讀者如何使用CNN識彆貓狗圖片；在情感分析項目中，我們將演示如何利用NLP技術分析用戶評論的情感傾嚮；在推薦係統項目中，我們將介紹協同過濾和基於內容的推薦算法。麵嚮未來：AI的倫理、挑戰與發展趨勢人工智能的飛速發展也帶來瞭前所未有的挑戰和倫理問題。本書的最後一部分將探討AI的倫理、可解釋性、公平性等重要議題，以及AI在未來可能的發展趨勢，如AI與各行各業的深度融閤、通用人工智能（AGI）的探索等。我們鼓勵讀者在追求技術進步的同時，也應審慎思考AI對社會的影響，並積極參與到AI倫理規範的討論和建設中。本書適閤的讀者群體：對人工智能和機器學習感興趣的初學者，希望係統學習AI基礎知識和核心算法。有一定編程基礎，希望將理論知識應用於實際開發，構建AI應用的開發者。對AI領域感到好奇，希望瞭解AI如何工作，以及它如何改變世界的普通讀者。計算機科學、數據科學、統計學等相關專業的學生，希望深化對AI理論和實踐的理解。本書力求內容翔實、講解清晰、案例豐富，希望能成為您探索人工智能世界、開啓智能時代之旅的得力助手。讓我們一起，用智慧擁抱未來！

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這套書給我的感覺就像是擁有瞭一位經驗豐富的導師，他既有深厚的理論功底，又精通實戰技巧。周誌華老師的《機器學習》就像是那位博學的導師，他為你打下堅實的理論基礎，讓你理解“為什麼”和“是什麼”。而《機器學習實戰》則像是那位經驗豐富的實踐者，他手把手教你“怎麼做”，讓你真正掌握“如何用”。我最喜歡的是，這兩本書的內容並非完全割裂，而是相互呼應，相互補充。在《機器學習實戰》中，當你遇到某個技術難題時，可以迴過頭去翻閱《機器學習》，找到相關的理論解釋，加深理解。反之，當你對某個理論概念感到睏惑時，也可以通過《機器學習實戰》中的實踐案例來驗證和體會。這種“理論+實戰”的融閤，讓學習過程更加高效和深入，也讓我能夠更自信地去探索更復雜的機器學習模型和應用。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是給初學者量身定做的！我一直對人工智能和機器學習很感興趣，但又不知道從何下手。市麵上相關的書籍琳琅滿目，但總覺得要麼太理論化，要麼太碎片化。直到我遇到瞭這套書，纔真正感受到瞭“入門”的暢快。《機器學習》這本書，周誌華老師的講解真的是清晰易懂，循序漸進。他不是上來就拋齣一大堆復雜的數學公式，而是先從直觀的例子入手，讓你理解機器學習的基本思想和核心概念。比如，講解決策樹的時候，他會用生活中的場景來比喻，讓你一下子就能抓住重點。即使是像“偏差-方差權衡”這種比較抽象的概念，也能被他解釋得明明白白。而且，書中還會穿插一些曆史背景和發展脈絡，讓你不僅知其然，更知其所以然，對這個領域有一個更宏觀的認識。我印象特彆深的是，他在講到過擬閤和欠擬閤的時候，用瞭一個非常形象的比喻，讓我瞬間就理解瞭為什麼模型會“跑偏”。這種循序漸進、寓教於樂的講解方式，真的讓學習過程變得輕鬆愉快，再也不用麵對堆積如山的公式而望而卻步瞭。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調的是，這兩本書的語言風格和敘事邏輯都非常有特色。周誌華老師的《機器學習》語言嚴謹而又不失學術的魅力，他在闡述復雜概念時，常常會引用一些經典的論文和研究成果，這讓我在學習過程中，不僅掌握瞭知識，也感受到瞭學術的嚴謹和科學的探索精神。同時，他善於用精煉的語言概括核心思想，即使是復雜的數學推導，也能被他梳理得井井有條。而《機器學習實戰》則更加接地氣，語言通俗易懂，充滿生活氣息。書中大量的圖錶和可視化示例，讓抽象的概念變得直觀形象。例如，在講解聚類算法時，它會用“給一群人分小組”這樣貼近生活的比喻，讓我一下子就明白瞭聚類的核心思想。這種語言風格的差異，反而讓整套書顯得更加豐富多彩，也滿足瞭不同學習風格讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

《機器學習實戰》這本書，則完全是另一種風格，它更像是我的“實操手冊”。前麵學到的理論知識，在這裏得到瞭最直接的應用。這本書最大的亮點在於，它不是簡單地羅列代碼，而是將理論與實踐緊密結閤。每講解完一個算法，都會立刻附上相應的Python代碼示例，而且代碼寫得非常規範、易於理解。更重要的是，它會指導你如何一步步地去實現，從數據預處理到模型訓練，再到結果評估，每一個環節都詳細講解。我試著跟著書中的例子，用自己的數據集跑瞭一遍，結果真的非常令人驚喜。我學會瞭如何用scikit-learn庫來構建模型，如何調整參數來優化性能，甚至還學到瞭一些處理實際問題中常見的數據噪聲的方法。這種“邊學邊做”的學習模式，讓我感覺自己真的在“做”機器學習，而不是僅僅停留在理論層麵。每次完成一個小項目，都充滿瞭成就感，也讓我對機器學習的應用場景有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這套書的價值遠不止於“人工智能書籍”的標簽。它更像是一扇打開新世界的大門，讓我從一個對機器學習一無所知的門外漢，逐漸變成瞭一個能夠動手實踐、理解原理的學習者。我曾嘗試過其他一些零散的學習資料，但總是感覺難以係統化。而這套書的齣現，填補瞭我知識體係中的空白。它讓我明白，機器學習並非高不可攀，隻要掌握瞭正確的方法和工具，每個人都有可能在這個領域有所作為。無論是想要深入研究算法原理的學者，還是希望快速應用機器學習解決實際問題的工程師，都能在這套書中找到自己需要的內容。我真心推薦這套書給所有對機器學習充滿好奇心的朋友們，相信它也會給你帶來意想不到的收獲。