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表哥有话讲 · 公众号 · · 2024-12-19 18:00

正文

介绍

本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。

专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。

作者

作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩

作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验，

重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题，内容如下，

配置专属炼丹环境
监督学习VS无监督学习
交叉验证
评价指标
安排机器学习项目
处理分类变量
特征工程
特征选择
Hyperparameter优化
图像分类与分割
文本分类/回归
集成学习
可复现的代码与模型部署

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随着大数据和人工智能时代的到来，机器学习的算法和思想已经深入渗透到信息处理领域的方方面面。在未来的十年内，掌握基础的机器学习理论和方法，可能是每一位受过专业教育的工程技术人员的基本要求之一。

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导师顶会idea

写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。

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