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王者归来!《一书解决几乎所有机器学习问题》PDF

Python爱好者社区  · 公众号  · Python  · 2024-12-17 15:00

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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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。

很多同学陷入了写论文困境,其实很大原因是因为创新点不足,特别是已经很多创新不足被拒稿的同学,要花费大量的时间来重新立意,然后从头开始去重建自己的论文逻辑。

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