Machine Learning Algorithms

This book is for IT professionals who want to enter the field of data science and are very new to Machine Learning. Familiarity with languages such as R and Python will be invaluable here.

这是一本为IT专业人士设计的机器学习入门书籍，旨在帮助读者了解机器学习的基本概念，并通过参考文献进一步深入学习。本书以Python编程语言为基础，通过实例和图表，详细解释了机器学习算法的原理和实现方法。 本书首先介绍了机器学习入门，包括经典和自适应机器、监督学习、无监督学习和强化学习等概念。然后，书中详细讲解了线性回归与逻辑回归等重要元素，包括数据格式、学习性、统计学习和信息理论等。此外，书中还介绍了特征选择和特征工程，包括scikit-learn toy datasets、创建训练和测试集、管理类别数据和数据缩放等。 在回归与分类部分，书中详细讲解了线性回归与逻辑回归的输出类型，以及参数与非参数学习的差异。此外，书中还介绍了创建训练和测试集的原因和规则，以及零-一损失函数和Jaccard相似系数等评估方法。 在自然语言处理部分，书中介绍了自然语言处理简介与文本收集预处理，包括文本收集、文本预处理和文本向量化等方法。此外，书中还介绍了话题建模方法，包括潜在语义分析(LSA)、概率潜在语义分析(PLSA) 和潜在狄利克雷分配(LDA) 等。 在深度学习部分，书中介绍了深度学习的发