Datawhale分享
学习生态伙伴:上海交大ACM班
ACM 班总教头:俞勇教授
随后在主创团队的精心审阅编排下,最终交付了这本机器学习领域的力作。
下面对书中四个主要部分的内容进行说明。
机器学习基础
参数化模型
这些方法的共通特征,主要是基于数据的损失函数对模型参数求梯度,进而更新模型。
非参数化模型
之所以将非参数模型单独作为一个部分,是为了让学习者从原理和代码方面更好地体会与参数化模型的区别、优劣。
无监督模型
运行输出结果
课后习题:看看自己学得牢不牢,千万不要当半桶水先生,题目都要会做。
本书从机器学习的基本概念入手,结合sklearn机器学习算法库,以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界。
——周志华 南京大学计算机科学与技术系主任
兼人工智能学院院长
本书源自上海交通大学 ACM 班机器学习课程讲义,着力帮助读者融会贯通,深入理解机器学习原理并提高动手实战能力,是培养新一代人工智能实战型人才不可多得的好书。
——朱军 清华大学计算机科学与技术系博世人工智能冠名教授、IEEE会士
本书是全面、系统的机器学习教材,主要介绍机器学习的核心概念及代表性方法。本书不仅涵盖神经网络、集成学习等经典的机器学习理论,还配备可在线运行的代码,帮助读者通过动手实战来加强对机器学习技术的理解。无论是初学者还是行业人士,都能从本书中得到有价值的帮助和指导。
——李文新 北京大学计算机学院教授、北京市教学名师、北京大学计算机实验教学中心主任
本书形态新颖、丰富。纸质图书对机器学习的知识体系进行系统介绍,理论解读视频课程对疑难知识点进行更透彻的讲解,代码支持在线运行、修改,习题帮助读者检验、巩固学习效果,教学课件帮助高校教师备课。本书既能为行业人士自学机器学习提供体系化的学习资源,又能通过动手学的方式帮助高校教师和学生完成机器学习的教学与学习。
——黄萱菁 复旦大学计算机科学技术学院、现代语言学研究院教授
智能化升级已成为当代企业在数字化转型后攀登的新阶梯。为此,需要大量具备专业知识的人工智能人才,他们不仅要深入理解人工智能的理论和算法,更应具备实战能力,以应对实际应用场景中的挑战。本书正是为培养这种实战型人工智能人才而编写的,内容详实、示例丰富、代码清晰,强烈推荐给所有希望深入了解人工智能并进行动手实战的读者。
——刘铁岩 微软杰出首席科学家、微软研究院科学智能中心亚洲区负责人、微软亚洲研究院副院长
上海交通大学ACM班注重培养学生扎实的专业基础和动手实战能力。俞勇老师团队编写的这本书体现了上海交通大学ACM班在人工智能基础模块人才培养方面的特色理念,在此推荐给各位读者。
——陈天奇 卡内基梅隆大学机器学习系、计算机科学系助理教授
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最后,为了感谢各位读者的一直以来的支持,在Datawhale送出5本《动手学机器学习》,依然是老规矩:评论区留言并点赞数前五的读者将直接送书。
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