机器学习中有一个重要的话题是模型的泛化能力,泛化能力强的模型才是好模型,对于训练好的模型,若在训练集表现差,则在测试集表现同样会很差,这可能是欠拟合导致的。欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 机器学习的基本问题是利用模型对数据...
对于想学习机器学习的朋友,很多时候都会觉得数学基础是一道坎,本节将概述机器学习中所涉及的高等数学基础,以方便读者后续的学习。 数学是基础,算法是方法,编程是工具,三者对于机器学习都很重要。机器学习中大量的问题最终都可以归结为一个优化问题,而微积分、概率、线性代数和矩阵是优化的基础。注意,这里所讲的数学...
《细说机器学习:从理论到实践》从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理,并结合大量示例...
当当梵英阁图书专营店在线销售正版《细说机器学习:从理论到实践 凌峰著 清华大学出版社》。最新《细说机器学习:从理论到实践 凌峰著 清华大学出版社》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《细说机器学习:从理论到实践 凌峰著 清华大学出版社
持续学习:机器学习是一个快速发展的领域,持续学习和适应新技术是非常重要的。 机器学习是一个需要时间和实践来掌握的领域,不能急于求成,需要一步一步地建立你的知识和技能。 关于《细说机器学习从理论到实践》一书的说明 本书由清华大学出版社出版,由博士毕业于中国科学院大学的作者编写,全书基于Python语言,涵盖了...
图书细说机器学习 从理论到实践 介绍、书评、论坛及推荐
《细说机器学习:从理论到实践》从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理,并结合大量示例...
《细说机器学习:从理论到实践》是2023年5月1日清华大学出版社出版的图书,作者:凌 峰。内容简介 《细说机器学习:从理论到实践》从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用...