机器学习基础：从入门到求职

本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost模型和提升树模型，每一个模型都给出了较为详细的推导过程和实际应用案例。第12章系统介绍了五种常见的聚类模型，包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类，每一个模型的原理、优缺点和工程应用实践都给出了较为详细的说明。第13章系统介绍了四种常用的降维方式，包括奇异值分解、主成分分析、线性判别分析和局部线性嵌入，同样给出了详细的理论推导和分析。最后两章分别是词向量模型和深度神经网络模型，其中，词向量模型详细介绍了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推导和应用；深度神经网络

这是一本全面而深入的机器学习教材，涵盖了机器学习基础理论知识、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型等六大部分。书中以清晰的逻辑和丰富的实例，系统介绍了机器学习的基本概念、原理、方法以及实际应用。 在机器学习基础理论知识部分，本书详细介绍了机器学习的基本概念、任务类型、评估指标、模型复杂度度量、数据挖掘项目流程、特征工程、模型调优以及深度学习等多个方面。这些内容为我们理解和应用机器学习提供了理论基础。 在回归模型部分，本书主要介绍了线性回归模型原理与应用，包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，并结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。 在分类模型部分，本书详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost模型和提升树模型，每一个模型都给出了较为详细的推导过程和实际应用案例。 在聚类模型部分，本书系统介绍了五种常见的聚类模型，包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类，每一个模型的原理、优缺点和工程应用实践都给出了较为详细的