《机器学习算法的数学解析与Python实现》以机器学习的算法为主线,深入剖析算法的概念和数学原理,以通俗形象的语言进行讲解,让读者无须储备很多数学知识,就能看懂数学公式所表达的意思,从而快速掌握机器学习的思想和原理。
《机器学习算法的数学解析与Python实现》首先介绍机器学习的基本概念及工具,然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中的主要算法,如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。
如果你之前不太了解机器学习,现在想要了解机器学习的主流算法和原理,并希望快速、清晰地建立对机器学习的“大局观”,但是担心一上来就被各种艰涩的数学公式“揍”得眼冒金星,或者担心文字过于“戏说”而失去了机器学习算法的本义,那《机器学习算法的数学解析与Python实现》也许就是你想要的。
《机器学习算法的数学解析与Python实现》要特色:
生动——语言生动幽默,通过分析大量生活案例,帮助读者理解机器学习的算法。
简单——让很多听起来高大上的名词更加贴近实际应用。
实用——精选了主要的机器学习算法,如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。
系统——从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中主要的算法。