经典好书《机器学习》读书内容简介:了机器学习的构成要素（任务、模型、特征）和机器学习任务，接着详细分析了逻辑模型（树模型、规则模型）、几何模型（线性模型和基于距离的模型）和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语，还引入了一...详情

经典好书《学习之道》读书内容简介:剧看了一箩筐，英语还是没长进？公众号、指导书、牛人帖，一个都没落，却还是没有形成自己的学习体系？这些都是典型的低质量学习症状。不了解学习的原理，就是在无效重复；缺乏有效的学习方法，就是在消耗天赋。<p...详情

经典好书《Python机器学习基础教程》读书内容简介:。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法...详情

经典好书《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》读书内容简介:章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神...详情

经典好书《学习JavaScript数据结构与算法（第3版）》读书内容简介:知识（包括ECMAScript和TypeScript），其次讨论了数组、栈、队列、双端队列和链表等重要的数据结构，随后分析了集合、字典和散列表的工作原理，接下来阐述了递归的原理、什么是树以及二叉堆和堆排序，然后介绍了图、DFS和BFS算法、各种排序（...详情

经典好书《实用机器学习》读书内容简介:角度进行了描述，没有数学公式和推导。本书涵盖了数据收集与处理、模型构建、评价和优化、特征的识别、提取和选择技术、高级特征工程、数据可视化技术以及模型的部署和安装，结合3个真实案例全面、详细地介绍了整个机器学习流程。后，还介绍了机器学习流程的扩展和大数...详情

经典好书《数据挖掘实用机器学习技术》读书内容简介:绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型(决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用，所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。W...详情

经典好书《博赞学习技巧》读书内容简介:尼·博赞专为那些需要大量阅读思考的职业人士，以及应付各种考试、课堂测验、学期论文写作等方面的学生专门编著的，目的是提高他们应对能力。书中包含博赞有机学习技巧（BOST）专题。《博赞学习技巧》是东尼·博赞在学习技巧、脑力、学习后回忆、发散性思维、专注力...详情

经典好书《辛雷学习方法.高考》读书内容简介: 辛雷，清华大学硕士毕业，作者简介详情

经典好书《机器学习》读书内容简介:究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍，它注重的是一个学习的过程，因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说，它都是不错的选择。——Max Shron OkCupid机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要...详情