作品简介
本书内容轻松，但涵盖面很广，实战性也很强，主要包括机器学习的基本原理、机器学习相关的极简数学知识和Python语法、机器学习相关算法（线性回归、逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、监督学习和无监督学习、强化学习等内容及各项内容的实战案例等。 本书适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础入门机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。
出版时间2020-10-01
共 18 章
内容提要试读
推荐语试读
前言试读
资源与支持试读
引子 AI菜鸟的挑战——100天上线智能预警系统试读
第1课 机器学习快速上手路径——唯有实战试读
第2课 数学和Python基础知识——一天搞定
第3课 线性回归——预测网店的销售额
第4课 逻辑回归——给病患和鸢尾花分类
第5课 深度神经网络——找出可能流失的客户
第6课 卷积神经网络——识别狗狗的图像
第7课 循环神经网络——鉴定留言及探索系外行星
第8课 经典算法“宝刀未老”
第9课 集成学习“笑傲江湖”
第10课 监督学习之外——其他类型的机器学习
第11课 强化学习实战——咖哥的冰湖挑战
尾声 如何实现机器学习中的知识迁移及持续性的学习
练习答案