突围算法：机器学习算法应用

本书主要对算法的原理进行了介绍，并融合大量的应用案例，详细介绍使用机器学习模型的一般方法，帮助读者理解算法原理，学会模型设计。 本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征，帮助读者认识数据；然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用；接着根据项目研发的流程，详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速；最后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理解。

这是一本深度探讨机器学习算法原理及应用的书籍。本书首先介绍了数据理解、数据的处理与特征，帮助读者认识数据；然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用；接着根据项目研发的流程，详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速；最后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理解。 本书以弱人工智能与强人工智能区别为起点，探讨了人工智能未来发展趋势，并阐述了数据理解与业务应用场景的关联。同时，本书还详细介绍了数据理解与处理在算法选型中的作用，并探讨了机器学习基础与算法分类。 在模型选择方面，本书强调了模型选择的重要性，并详细讲解了结构设计的原则。此外，本书还概述了统计学习的三要素，并深入探讨了目标函数设计的理论基础与原则。 在模型训练过程设计方面，本书强调了模型训练过程设计的重要性，并详细讲解了参数初始化与学习速率选择。此外，本书还详细探讨了模型技术指标与业务指标的关系，并介绍了模型效果的评估与验证方法。 在计算性能与模型加速方面，本书强调了计算性能与模型加速的重要性，并详细介绍了数据降维的概念和