机器学习算法的数学解析与Python实现

学习机器学习的动机很多，可能是实际工作需要，可能是兴趣爱好，也可能是学业要求，从每种动机的角度看，这个问题都可能有不同的答案。我认同许多人所说的求知不能太功利这一观点，不过大家的时间和精力毕竟有限，就算不去追求投入产出比，至少也应该有一个学这门知识想要达到的目的。机器学习是更偏重于应用的学问，在当下的发展也确实使得机器学习越来越像一门技能，而不仅仅是技术。初学算法时我最想学的是里面的“最强算法”，不过在第1章我将介绍，机器学习算法没有最强的，只有最合适的，对于不同的问题，对应会有不同的最合适算法。所以，我们更需要关注的应该是问题，而不是算法本身。在本书中我选择介绍市面上成熟的机器学习算法包，通过现成的算法包，就能够根据实际要解决的问题直接选择所需要的机器学习算法，从而把注意力集中在对不同算法的选择上。本书的目标读者是想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者，以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者。本书第1章介绍机器学习总体背景，第2章介绍配置环境，第3章到第10章彼此独立，每一章介绍一种具体的机器学习算法，读者可以直接阅读想要了解的算法，第11章介绍了集成学习方

这是一本深度解析机器学习算法的书籍，从机器学习在生活中的应用，到机器学习的数据和性能指标，再到机器学习主流的编程语言环境，这本书都提供了详尽的解释和介绍。 书中首先介绍了机器学习在生活中的应用，例如在购物网站上，商品被自动分类，这就是无监督学习的一种应用。此外，书中还详细介绍了机器学习的数据和性能指标，包括准确率、精确率和召回率等，这些都是衡量机器学习模型效果的重要工具。 在机器学习主流的编程语言环境方面，书中主要介绍了Python以及它的相关支持库，如Numpy、Scikit-Learn和Pandas，这些库为机器学习提供了强大的支持，使得人们可以更高效地进行机器学习的任务。 书中还详细介绍了KNN分类算法的基本原理和实现步骤，以及朴素贝叶斯分类算法的基础理论。此外，书中还介绍了决策树分类算法原理与应用，以及支持向量机分类算法概述。 在神经网络方面，书中详细介绍了神经网络的基本结构框架，以及激活函数的作用。此外，书中还介绍了神经网络分类算法的基础理论，以及几种集成结构。