機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖指南案例機(jī)器算法機(jī)器分析平臺基礎(chǔ)第章機(jī)器應(yīng)用基礎(chǔ)平臺案例實(shí)戰(zhàn)篇分析統(tǒng)計(jì)實(shí)例發(fā)展關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析》是機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作，也是為數(shù)不多的既有大量實(shí)踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法既抽象復(fù)雜又涉及多門數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn)，力求理論聯(lián)系實(shí)際，始終以算法應(yīng)用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機(jī)器學(xué)習(xí)。全書分為準(zhǔn)備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計(jì)分析實(shí)戰(zhàn)篇和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇。準(zhǔn)備篇介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學(xué)計(jì)算平臺，主要包括統(tǒng)計(jì)分析語言r、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊mlpy和neurolab、科學(xué)計(jì)算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置?；A(chǔ)篇先對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行講述，同時(shí)推薦配套學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)書籍，然后運(yùn)用實(shí)例說明計(jì)算平臺的使用，以python和r為實(shí)現(xiàn)語言，重點(diǎn)講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等，告訴讀者如何使用計(jì)算平臺完成工程應(yīng)用。最后，通過大量統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)案例提供實(shí)踐指南，首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者參考使用。讀書筆記讀書筆記很大一部分介紹概率和統(tǒng)計(jì)，對于數(shù)據(jù)的分析處理的具體語言代碼。本書理論知識很少，側(cè)重Python編程案例。看到90頁，作為文科生不得不棄坑了，評5星是因?yàn)楹竺婵床欢?，所以不明覺厲。通俗易懂，文章結(jié)構(gòu)劃分也很合理，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好的人看這書會(huì)更舒暢一下。理論建議看周志華的《機(jī)器學(xué)習(xí)》，實(shí)踐看《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》，用的也是Python。感覺是本不錯(cuò)的機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程，相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)基本涵蓋到了，比如線性代數(shù)，梯度下降，最小二乘等，不過感覺列出的相關(guān)知識明顯滯后，看上去并不像14年寫的書，連卷積都沒講到。機(jī)器學(xué)習(xí)入門的好書，學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)學(xué)水平和基礎(chǔ)至關(guān)重要，重新拿起大學(xué)時(shí)的函數(shù)，線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)，概率統(tǒng)計(jì)啃起來。重點(diǎn)方法和函數(shù)有很多錯(cuò)誤，顯得很不專業(yè)，很不嚴(yán)謹(jǐn)。中規(guī)中矩，采用python和r語言做機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)，回歸分析，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，都是非?；A(chǔ)的內(nèi)容，其中的一些實(shí)例有參考價(jià)值。精彩摘錄精彩摘錄數(shù)學(xué)分析、線性代數(shù)、概率與統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、抽象代數(shù)、數(shù)學(xué)建模等數(shù)學(xué)理論后機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、項(xiàng)目管理師和系統(tǒng)架構(gòu)師并稱為后期發(fā)展的三大黃金職位。數(shù)值計(jì)算方法的計(jì)算對象是微積分、線性代數(shù)、插值與逼近及最小二乘擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、矩陣的特征值與特征向量求解、線性方程組與非線性方程求根，以及微分方程數(shù)值解法等數(shù)學(xué)問題模式識別研究主要集中在兩個(gè)方面：一是研究生物體（包括人）是如何感知對象的，屬于認(rèn)識科學(xué)的范疇；二是在給定的任務(wù)下，如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識別的理論和方法，這些是機(jī)器學(xué)習(xí)的長項(xiàng)，也是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的內(nèi)容之一。數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)存取技術(shù)的結(jié)合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)提供的統(tǒng)計(jì)分析、知識發(fā)現(xiàn)等手段分析海量數(shù)據(jù)，同時(shí)利用數(shù)據(jù)存取機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效讀寫。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。目錄分析第2章科學(xué)計(jì)算平臺第1章機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展及應(yīng)用前景第一部分準(zhǔn)備篇第4章計(jì)算平臺應(yīng)用實(shí)例第3章機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第二部分基礎(chǔ)篇第6章統(tǒng)計(jì)分析案例第5章統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)第三部分統(tǒng)計(jì)分析實(shí)戰(zhàn)篇第7章機(jī)器學(xué)習(xí)算法第8章數(shù)據(jù)擬合