机器学习西瓜书,浅显易懂解读《机器学习西瓜书》——敞开机器学习之旅
《机器学习》(西瓜书)是由南京大学计算机科学家周志华教授编写的一本经典教材,于2016年1月由清华大学出书社出书。该书不只合适作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也合适对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅览参阅。
书中具体介绍了机器学习范畴不同类型的算法,包含监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维和特征挑选等。全书共16章,分为三个部分,合适本科生阅览前10章,研究生可全文阅览。
周志华教授在书中不只介绍了机器学习的基本概念、范式、使用范畴和开展前史,还经过丰厚的事例和具体的解说,协助读者树立厚实的理论根底和深化了解机器学习算法。因为书中常常运用“西瓜”作为解说事例,书本封面也是西瓜的卡通图,因而被我们称为“西瓜书”。
此外,这本书自初次出书以来,因其体系全面的内容和浅显易懂的解说办法,受到了广大读者的欢迎,并屡次登上各大电商渠道的计算机类畅销书第一。虽然机器学习范畴现已发生了许多改变和发展,但《机器学习》(西瓜书)依然是树立对机器学习基本概念厚实了解的重要参阅书
浅显易懂解读《机器学习西瓜书》——敞开机器学习之旅
《机器学习西瓜书》由李航教授所著,是国内外广泛认可的机器学习入门教材。书中以通俗易懂的言语,结合丰厚的实例,具体介绍了机器学习的基本概念、算法和使用。关于初学者来说,这本书无疑是一份名贵的攻略。
二、基本概念与术语
在《机器学习西瓜书》中,作者首要介绍了机器学习的基本概念和术语。例如,什么是模型、什么是算法、什么是特征、什么是样本等。这些概念是了解后续内容的根底。
此外,书中还介绍了常用的数学东西,如线性代数、概率论和统计学等。这些数学常识关于了解机器学习算法至关重要。
三、机器学习算法
1. 监督学习:经过练习集学习出规则,对不知道数据进行猜测。例如,分类和回归问题。
4. 强化学习:经过与环境交互,学习最优战略。
四、模型评价与挑选
1. 留出法:将数据集分为练习集和测验集,别离用于练习和评价模型。
2. 穿插验证法:将数据集划分为多个子集,轮番作为练习集和测验集,以评价模型功能。
3. 混合法:结合多种评价办法,进步评价成果的可靠性。
五、实例剖析
《机器学习西瓜书》中包含了许多实例剖析,协助读者更好地了解机器学习算法。例如,书中经过剖析西瓜数据集,介绍了怎么使用机器学习算法进行分类和猜测。
此外,书中还介绍了其他实践使用事例,如手写数字辨认、图画分类、引荐体系等,使读者对机器学习在实践生活中的使用有了更直观的知道。
《机器学习西瓜书》作为一本经典的机器学习教材,为初学者供给了丰厚的常识和有用的技巧。经过学习这本书,读者能够把握机器学习的基本概念、算法和使用,为后续深化学习打下坚实根底。
总归,《机器学习西瓜书》是一本值得引荐的入门教材,期望本文的解读能协助您更好地了解这本书,敞开您的机器学习之旅。
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