You can not select more than 25 topics
			Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
		
		
		
		
		
			| 
				
					
						 | 
			6 years ago | |
|---|---|---|
| _book | 6 years ago | |
| img | 6 years ago | |
| node_modules | 6 years ago | |
| pingpong | 6 years ago | |
| ppt | 6 years ago | |
| titanic | 6 years ago | |
| AGNES.md | 6 years ago | |
| README.md | 6 years ago | |
| SUMMARY.md | 6 years ago | |
| algorithm.md | 6 years ago | |
| bayes.md | 6 years ago | |
| book.json | 6 years ago | |
| classification_metrics.md | 6 years ago | |
| cluster_metrics.md | 6 years ago | |
| decision_tree.md | 6 years ago | |
| kMeans.md | 6 years ago | |
| kNN.md | 6 years ago | |
| linear_regression.md | 6 years ago | |
| logistic_regression.md | 6 years ago | |
| machine_learning.md | 6 years ago | |
| metrics.md | 6 years ago | |
| multi-class-learning.md | 6 years ago | |
| my.pdf | 6 years ago | |
| random_forest.md | 6 years ago | |
| recommand.md | 6 years ago | |
| regression_metrics.md | 6 years ago | |
| sklearn.md | 6 years ago | |
| some term.md | 6 years ago | |
| svm.md | 6 years ago | |
| what's machine_learning.md | 6 years ago | |
| work flow.md | 6 years ago | |
| xx introduction.md | 6 years ago | |
		
			
				
				README.md
			
		
		
			
			
		
	
	前言
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、最优化、算法复杂度理论等多个学科方向。专门研究如何借助计算机模拟实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,或者更好地组织已有的知识结构。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径之一,其应用遍及人工智能的各个领域。
机器学习正在迅速改变我们的世界,我们几乎每天都会看到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电商平台购买商品,或者只是进行一次百度搜索,就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据,这些数据会被手机,在进行预处理之后用来训练模型,而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外,还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及。可以说如果想要深入机器学习的应用开发当中,现在是一个非常理想的时机。
说明
本书主要介绍一些机器学习的入门知识,例如什么是机器学习,常见的机器学习算法原理,常用的模型性能评估指标,怎样快速入门sklearn等内容。
若想更加全面,系统的学习机器学习相关知识,可以在本书的最后扫码体验整套机器学习实训课程。该课程是与南京大学合作共建的实训课程,总共有65个实践任务,涵盖了《机器学习》中的前十章内容,并已在南京大学投入使用。可以通过扫码查看整套课程。
