机器学习30讲(完整版)

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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 很多同学在学习机器学习的时候,理论粗略看一遍之后就直接上手编程了,非常值得表扬。但是他不是真正的上 手写算法,而是去直接调用 sklearn 这样的 package,这就不大妥当了。笔者不是说调包不好,在实际工作和研究 中,封装好的简单易用的 package 给我们的工作带来了莫大的便利,大大提高了我们机器学习模型和算法的实现 效率。但这仅限于使用过程中。 笔者相信很多有企图心的同学肯定不满足于仅仅去使用这些 package 而不知模型和算法的细节。所以,如果你 是一名机器学习算法的学习者,在学习过程中最好不要一上来就使用这些封装好的包,而是根据自己对算法的理 解,在手推过模型和算法的数学公式后,仅依靠 numpy 和 pandas 等基础包的情况下手写机器学习算法。如此一 遍过程之后,再去学习如何调用 sklearn 等机器学习库,相信各位更能体会到调包的便利和乐趣。之后再去找数据 实战和打比赛做项目,相信你一定会成为一名优秀的机器学习算法工程师。

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