《动手学机器学习》动手学ML

最近异步图书有出了一本“动手学系列”图书《动手学机器学习》。目前该系列已经有四本书。我很喜欢这系列书籍的写作风格，它们属于入门级别的“保姆书籍”。从动手学就知道，该系列书籍注重实践。《动手学机器学习》的第一作者是上海交大的张伟楠教授，而且同系列的《动手学强化学习》也是尤其执笔。虽然《动手学强化学习》出版在前，但我建议初学者先进行《动手学机器学习》学习，为深度学习打下基础。

《动手学强化学习》最早是张伟楠教授在上海交大致远学院ACM班教授机器学习课程中逐渐摸索使用python notebook的形式将课程讲义和可运行的代码融合在一起的学习资料。这样做可以方便学生学习和动手实践。本书内容涵盖了机器学习的全部课程，并经过了多次课堂教学和机器学习动力冬令营、课后作业等形式的不断迭代。最终形成了本书的雏形。因此，本书经过了实际课堂的检验，并且配套了全部代码。同时，为了方便零基础的读者学习，还录制了课程视频。

本书采用了实践导向的教学方法。通过具体的案例和代码演示，让读者亲自动手实践机器学习的各种算法和应用。这种实践方式不仅有助于加深读者对机器学习的理解，还能够激发读者对机器学习的兴趣和热情。

图书就内容而言分为四部分，分别是： - 第一部分为机器学习基础 - 第二部分为参数化模型 - 第三部分为非参数化模型 - 第四部分为无监督模型

熟悉机器学习的朋友应该知道，这是机器学习书籍的固定格式内容。本书包含了k近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等算法。通过阅读，读者可以深入了解机器学习的基本概念和方法，并掌握各种机器学习算法的应用和实现。