Statistics for Machine Learning

This book is intended for developers with little to no background in statistics, who want to implement Machine Learning in their systems. Some programming knowledge in R or Python will be useful.

这是一本为开发者量身定制的入门级书籍，旨在帮助他们实现机器学习在系统中的应用。本书通过详细解释统计与机器学习术语，帮助读者了解机器学习的基础知识。书中还详细介绍了数据收集、数据准备、模型训练与测试等关键步骤，为读者提供了实践机器学习所需的完整框架。 书中对简单线性回归、决策树模型原理、Bagging方法原理、Random Forest模型原理、AdaBoost算法简介、KNN算法分类原理、KNN算法与维度诅咒关系、Naive Bayes分类器的原理、SVM的工作原理分类、人工神经网络的基本概念和特点、深度学习软件特性与应用、动态规划的基本概念和特点等关键内容点进行了深入的讲解。这些内容点涵盖了机器学习的各个方面，包括模型构建、特征工程、模型评估、模型优化等。 本书还通过丰富的实例和案例，帮助读者理解这些概念和原理在实际中的应用。例如，书中通过乳腺癌预测实例，展示了KNN算法在分类问题中的应用；通过垃圾邮件分类实例，展示了Naive Bayes算法在文本分类问题中的应用；通过动态规划实例，展示了如何利用动态规划来解决复杂问题。