想入門機器學習但是不懂程式設計，沒接觸過python怎麼辦？
我的時間不多，希望能快速掌握機器學習的基本邏輯，可行嗎？
我要用到工作上，希望能有實戰上的指導，能做到嗎？
我看到理論概念就容易走神，最怕公式推導了，希望學習過程能輕鬆點！
聽說入門機器學習要學線性代數統計學概率論微積分程式演算法......這麼多怎麼學？
沒關係，咖哥帶你飛！
咖哥是誰？
《零基礎學機器學習》中的主人公，老闆口中的「大廠資深資料科學家」
主角是小冰
那麼文中提到的小白是誰，那就是書中的主角「小冰」
走心的學習路線，讓自學之路不迷茫。
本書以ai菜鳥「小冰」拜師程式設計師「咖哥」為背景，精心設計了一條貼合零基礎讀者的入門路線。
故事+對話+插圖，讓入門更輕鬆
機器學習有哪些關鍵的步驟呢？
課堂跟蹤實戰過程，提出問題——解決問題
《零基礎學機器學習》每一課都給出了學習路線圖，全書共11課。第一課學習路線圖見下圖
下圖為手機拍攝，效果不是太好（笑）
本書有以下特色
本書的具體內容包括以下部分：
真正意義上的「輕鬆」而「實用」的機器學習入門書
關於作者
零基礎學機器學習的輕鬆11課
第1 課 機器學習快速上手路徑—唯有實戰
第2 課 數學和python 基礎知識—一天搞定
第3 課 線性回歸—****的銷售額
第4 課 邏輯回歸—給病患和鳶尾花分類
第5 課 深度神經網路—找出可能流失的客戶
第6課 卷積神經網路—識別狗狗的影象
第8 課 經典演算法「寶刀未老」
第9 課 整合學習「笑傲江湖」
第10 課 監督學習之外—其他型別的機器學習
第11 課 強化學習實戰—咖哥的冰湖挑戰
內容賞析
謝謝您的閱讀，站在巨人的肩膀上，讓我們一起努力學習！
機器學習 機器學習目錄
注 後期有時間的話會對每乙個演算法進行講解。1 普通線性回歸 2 廣義線性模型 3 邏輯回歸 4 線性判定分析1 決策樹基本原理與構建 2 cart演算法 3 回歸決策樹 4 分類決策樹1 貝葉斯定理與樸素貝葉斯 2 高斯貝葉斯分類器 3 多項式貝葉斯分類器 4 伯努利貝葉斯分類器 5 遞增式學習1...
機器學習 機器學習概論
3 模型評估與模型選擇 4.具體應用 統計學習 是關於計算機基於 資料 構建概率統計模型並運用模型對資料進行 分析 統計學習的三要素 模型在監督學習中，模型就是所要學習的條件概率分布或決策函式。這在後面的章節中會重點介紹。策略 評價模型的標準 用損失函式和代價函式來度量 錯誤的程度。1 幾種損失函式...
機器學習 機器學習基礎
資料集劃分的api 返回值 訓練特徵，測試特徵，訓練目標，測試目標 方式1 獲取小規模的資料集 importsklearn.datasets as datasets iris datasets.load iris 提取樣本資料 feature iris data target iris target...