“5本免费的书帮你掌握机器学习技术”

免费获取这5本书,助你掌握机器学习技术

 

在当今高科技的世界里,机器学习非常重要。你可能已经上过一些在线课程,但它们往往只涉及表面知识。如果你真的想深入了解和掌握机器学习,书籍是最好的选择。我知道在这么多选择面前可能让人不知所措。但不要担心,我们会帮助你。

我为你精选了五本书,这些书在我自己的机器学习之旅中产生了很大的影响。这些书将帮助你更好地理解2023年的机器学习。

因此,如果你准备好将自己的知识提升到一个新的水平,并探索这个迷人领域的深度,继续阅读吧。

 

1. 机器学习入门指南

 

作者:Oliver Theobald

链接: 机器学习入门指南

  

你听说过机器学习这个词,想深入研究这个令人兴奋的领域,但不知道从哪里开始。那么这本书就是适合你的!

这本书非常适合那些新手,没有任何编程经验。它用简单的英语编写,不需要任何先前的编程经验。本书提供了机器学习的高级介绍,可免费下载的代码练习和视频演示。还有什么比这更好的了呢?

涵盖的主题:

  • 什么是机器学习?
  • 机器学习分类
  • 机器学习工具箱
  • 数据清洗
  • 设置数据
  • 回归分析
  • 聚类
  • 偏差和方差
  • 人工神经网络
  • 决策树
  • 集成模型
  • Python建模
  • 模型优化

 

2. 机器学习数学基础

 

作者:Marc Peter Deisenroth

链接:机器学习数学基础

  

现在你已经了解了一些基本概念,是时候为机器学习的复杂话题打下基础了。你现在该做什么呢?机器学习数学基础就是你需要的!

这是一本自包含的教材,介绍了理解机器学习所需的基本数学工具。本书以最少的先决条件介绍数学概念,并利用这些概念推导出四个中心机器学习方法:线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。

本书的作者Marc Peter Deisenroth是伦敦大学学院DeepMind人工智能讲座教授,并因其机器学习研究获得了多个奖项。

涵盖的主题:

  • 线性代数
  • 解析几何
  • 矩阵分解
  • 向量微积分
  • 概率与分布
  • 连续优化
  • 模型与数据的交互
  • 线性回归
  • 使用主成分分析进行降维
  • 使用高斯混合模型进行密度估计
  • 使用支持向量机进行分类

 

3. 黑客式机器学习

 

作者:Drew Conway和John Myles White

链接:黑客式机器学习

  

到目前为止,你已经学习了一些理论知识,现在你真正想开始进行机器学习编码。不必担心,如果你是一个对编程和编码有天赋的人,这本书正是为你量身打造的。

这本书通过实际案例研究来展示机器学习算法在现实世界中的相关性。这些例子包括一个建立Twitter粉丝推荐系统的案例,可以将抽象的概念与实际应用相连接。这本书最适合享受实际案例研究的程序员。

涵盖的主题:

  • 数据探索
  • 分类:垃圾邮件过滤
  • 排名:优先收件箱
  • 回归:预测页面浏览量
  • 正则化:文本回归
  • 优化:破解密码
  • 主成分分析(PCA):构建市场指数
  • 多维缩放(MDS):视觉探索美国参议员的相似性
  • k邻近算法(kNN):推荐系统
  • 分析社交图谱
  • 模型比较

4. 亲手动手学习Scikit-Learn、Keras和TensorFlow机器学习

作者:Aurelien Geron

链接:亲手动手学习Scikit-Learn、Keras和TensorFlow机器学习

这本书是一本实用的机器学习指南,重点是构建端到端的系统。书中涵盖了广泛的主题,包括线性回归、决策树、集成方法、神经网络、深度学习等等。

本书的最新版本包含了来自TensorFlow和Scikit-Learn等最新的机器学习和深度学习库的代码。

涵盖的主题:

  • 性能度量选择
  • 测试集创建
  • 使用梯度下降进行线性回归
  • 岭回归、Lasso回归和弹性网回归
  • 用于分类的SVM
  • 决策树和Gini不纯度
  • 集成学习方法
  • 主成分分析(PCA)
  • 使用K-Means和DBSCAN进行聚类
  • 使用Keras的人工神经网络
  • 深度神经网络训练
  • 使用TensorFlow创建自定义模型
  • 使用TensorFlow进行数据加载和预处理
  • 深度学习中的CNNs、RNNs和GANs

5. 接近(几乎)任何机器学习问题

作者:Abhishek Thakur

链接:接近(几乎)任何机器学习问题

准备将您的机器学习技能提升到新的水平?这本书将带您进入应用机器学习的精彩世界。虽然它不会让您陷入复杂的算法之中,但它都在讲解使用机器学习和深度学习解决实际问题的“如何”和“什么”。如果您渴望弥合理论与实践之间的差距,这本书绝对会成为您的指南!

涵盖的主题:

  • 有监督学习与无监督学习
  • 交叉验证技术
  • 评估指标
  • 组织机器学习项目
  • 处理分类变量
  • 特征工程
  • 特征选择
  • 超参数优化
  • 图像和文本分类、集成和可重复代码

结论

在本文中,我们介绍了2023年学习机器学习的五本最佳书籍。这些书涵盖了从机器学习基础知识到深度学习等更高级主题的广泛范围。它们都写得很好,即使对于初学者来说也很容易理解和跟进。

如果您对学习机器学习很认真,我鼓励您阅读这五本书。然而,如果您只能读一两本,我建议选择Oliver Theobald的《机器学习入门指南》和Aurélien Géron的《亲手动手学习Scikit-Learn、Keras和TensorFlow机器学习》。

我们很好奇在您的机器学习之旅中,哪些书籍起到了关键作用。欢迎在评论区分享您的推荐。

[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/) 是一个有志于成为软件开发人员的人,对数据科学和人工智能在医学中的应用非常感兴趣。Kanwal 被选为亚太地区的 Google 世代学者 2022 年。Kanwal热衷于通过撰写有关热门话题的文章来分享技术知识,并热衷于改善科技行业中女性的代表性。