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雖然機器學習的專業知識并不意味著你可以創建自己的圖靈測試證明機器人(就像電影《機械總動員》中那樣)，但它是人工智能的一種形式，是快速大規模識別機會和解決問題的最令人興奮的技術手段之一。任何掌握了機器學習原理的人都將掌握我們科技未來的很大一部分，并在職業領域開辟令人難以置信的新方向，包括欺詐檢測、優化搜索結果、服務實時廣告、信用評分、建立精確而復雜的定價模型等等。

與大多數機器學習書籍不同的是，完全更新的第二版《傻瓜機器學習》并不假設你有多年使用編程語言(如Python)的經驗，但讓你入門，涵蓋了入門的材料，將幫助你建立和運行你需要執行實際任務的構建模型。它揭示了推動機器學習的潛在的——迷人的——數學原理，同時也表明，你不需要是一個數學天才，就可以構建有趣的新工具，并將它們應用到你的工作和學習中。

• 了解人工智能和機器學習的歷史
• 使用Python 3.8和TensorFlow 2。x(及R下載)
• 構建并測試您自己的模型
• 使用最新的數據集，而不是在其他書中找到的陳舊的數據
• 將機器學習應用于實際問題
• 無論你想為大學學習或提高你的業務或職業表現，這本機器學習指南是您最好的機器學習介紹，讓您快速使用這個驚人的和快速發展的技術，影響世界各地的更好的生活。

本書是關于在R中快速進入建立機器學習模型，這個理論被保持在最低限度，并且有關于分類，聚類，特征工程和關聯規則的每一個主要算法的例子。

目錄

第一章 為什么機器學習至關重要。 本章描繪了人工智能和機器學習的發展全貌——從過去到現在，再到未來。

第二章 監督學習（一）。 本章通過例題介紹了線性回歸、損失函數、過擬合和梯度下降。

第三章 監督學習（二）。 本章介紹了兩種分類方法：邏輯回歸和SVM。

第四章 監督學習（三）。 本章介紹了非參數方法：k近鄰估計、決策樹、隨機森林。以及交叉驗證、超參數調整和集成模型的相關知識。

第五章 無監督學習。 本章介紹了聚類：K-means、層次聚類；降維：主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）。

第六章 神經網絡與深度學習。 本章介紹了深度學習的工作原理、應用領域和實現方法，并回顧了神經網絡是如何從人類大腦中汲取靈感的。此外，本章還涉及卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（DNN）以及神經網絡應用案例等內容。

第七章 強化學習。 本章介紹了強化學習的Exploration和Exploitation（探索-利用），包括馬爾可夫決策過程、Q-learning、策略學習和深度強化學習。

附錄: 最佳機器學習資源。 一份用于學習機器學習的資源清單。

前言

Machine Learning for Humans是國外機器學習愛好者之間流傳甚廣的一本電子書，它最先是Medium上的連載文章，后因文章質量出眾、閱讀價值高，作者在建議下把文章整理成電子書，供讀者免費閱讀。本書的作者Vishal Maini是耶魯大學的文學學士，目前已入職DeepMind；另一名作者Samer Sabri同樣畢業于耶魯大學，目前正在加州大學圣迭戈分校的計算機學院攻讀碩士學位。

哪些人應該讀一讀？

希望快速跟上機器學習發展潮流的開發者；

希望掌握機器學習入門知識并參與技術開發的普通讀者；

所有對機器學習感興趣的讀者。

本書向所有人免費開放閱讀。書中雖然會涉及概率論、統計學、程序設計、線性代數和微積分等基礎知識，但沒有數學基礎的讀者也能從中獲得啟發。

本書旨在幫助讀者在2—3個小時內迅速掌握機器學習高級概念，如果您想得到更多關于線上課程、重要書籍、相關項目等方面的內容，請參考附錄中的建議。

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

在六個步驟中學習高級Python 3主題的基礎知識，所有這些都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法基于“六度分離”理論，該理論指出每個人和每件事都是最多六步之遙，并將每個主題分為兩部分: 理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。

您將從Python 3編程語言基礎、機器學習歷史、發展和系統開發框架開始。本文還介紹了一些關鍵的數據挖掘/分析概念，如探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測及其在Scikit-learn中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括最優的類創建概率截止點、方差、偏差、裝袋、提升、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化和物聯網數據降噪技術。

最后，您將回顧先進的文本挖掘技術，推薦系統，神經網絡，深度學習，強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將其擴展到您的優勢。

你將學習

• 了解機器學習開發和框架
• 評估模型診斷和機器學習中的調優
• 檢查文本挖掘、自然語言處理(NLP)和推薦系統
• 復習強化學習和CNN

這本書是給誰看的

Python開發人員、數據工程師和機器學習工程師希望將他們的知識或職業擴展到機器學習領域。

題目： Machine Learning in Action

摘要： 這本書向人們介紹了重要的機器學習算法，介紹了使用這些算法的工具和應用程序，讓讀者了解它們在今天的實踐中是如何使用的。大部分的機器學習書籍都是討論數學，但很少討論如何編程算法。這本書旨在成為從矩陣中提出的算法到實際運行程序之間的橋梁。有鑒于此，請注意這本書重代碼輕數學。

代碼下載鏈接： //pan.baidu.com/s/1--8P9Hlp7vzJdvhnnhsDvw 提取碼：vqhg

書籍介紹： 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。本書從機器學習的基礎入手，分別講述了分類、排序、降維、回歸等機器學習任務，是入門機器學習的一本好書。

作者： Mehryar Mohri，是紐約大學庫蘭特數學科學研究所的計算機科學教授，也是Google Research的研究顧問。

大綱介紹：

• 介紹
• PAC學習框架
• rademacher復雜度和VC維度
• 支持向量機
• 核方法
• Boosting
• 線上學習
• 多類別分類
• 排序
• 回歸
• 算法穩定性
• 降維
• 強化學習

作者主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/