动手学机器学习轻松掌握机器学习

本书通过系统介绍机器学习的基本内容和代码实现。在内容设置上，从讲解基础理论算法开始，逐渐进入有监督学习模型和无监督学习模型的论述，力求让学习者系统化掌握机器学习的主干知识。

在基础部分，主要帮助学习者抓住最核心的概念和原理。讲解了最基础的两个算法：KNN（K近邻算法）和线性回归。基于这两个算法，讨论了机器学习的基本思想和实验原则。

参数化模型讨论了监督学习任务的参数化模型，包括逻辑斯谛回归、双线性模型、神经网络与多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等内容。

而非参数化模型聚焦在监督学习的非参数化模型上，包括支持向量机、决策树、集成学习与梯度提升决策树等内容。

最后无监督部分讨论了对于没有标注的数据进行处理的无监督学习方法，包括K均值聚类、主成分分析、概率图模型、EM算法、自动编码器等内容。

该书最大亮点就是为动手实践提供了傻瓜式的体验环境，实践成果精炼出来，理论与代码相结合，让学习者可以平滑上手。

是不是跃跃欲试？现在，分析一下手头上的任务和数据，赶紧将机器学习方法用起来，成为智能时代的超级个体吧！

总的来说，本书是一本非常优秀的机器学习教材。内容丰富、结构清晰、语言简练易懂。无论是对机器学习初学者还是专业技术人员和研究人员，都具有很高的参考价值。本书适合也适合对机器学习感兴趣的读者阅读。

在阅读过程中，读者需要具备一定的数学和编程基础，但不必担心过于复杂或难以理解。因为作者团队已经充分考虑到读者的接受能力，将复杂的问题简单化，使得读者可以更好地掌握机器学习的基本知识和技能。