从零开始：机器学习的数学原理和算法实践

零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-第13章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；最后，通过第14章的综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习，也适合作为相关专业的学生入门机器学习的参考用书。

这是一本以机器学习为核心，深入讲解其数学原理和算法实践的书籍。该书以数学基础知识为起点，通过前3章的内容，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识，如微积分、线性代数、概率统计等。这些数学知识是理解和应用机器学习算法的基础。 书中详细阐述了机器学习的核心概念，包括机器学习是什么，机器学习所需环境，以及跟着例子熟悉机器学习全过程等。同时，该书还详细介绍了数据预处理、特征处理、模型配置优化等关键内容，帮助读者深入理解数据预处理对模型性能的影响，以及如何进行模型配置优化。 此外，该书还深入讲解了机器学习中的常见算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类、朴素贝叶斯、神经网络等。书中通过具体的编程实践，帮助读者深入理解这些算法的原理和实现过程。 在书的最后，作者通过一个综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。同时，该书还包含了一些实际案例，如乳腺癌分类预测多模型对比演示，帮助读者将理论知识应用于实际问题的解决。