Written in an easily accessible style, this book provides the ideal blend of theory and practical, applicable knowledge. It covers neural networks, graphical models, reinforcement learning, evolutionary algorithms, dimensionality reduction methods, and the important area of optimization. It treads the fine line between adequate academic rigor and overwhelming students with equations and mathematical concepts. The author includes examples based on widely available datasets and practical and theoretical problems to test understanding and application of the material. The book describes algorithms with code examples backed up by a website that provides working implementations in Python.
本意拿它来练Python, code: http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/MLbook.html 优点: 1.对各模型的优缺点有点评 以及 后来的改进稍有介绍; 2.很多Insight 很棒,如此密集给力的Insight,超过任何一本我读过的ML书籍; 3.介绍了部分2000年后的机器学习进展,...
評分前半部分数据、程序都很详细,对基础理论知识要求不高,一般有点基础的都能看懂,对于没有基础的一般在章节的最后有详细理论的讲解(如讲解神经网络的章节)。 但是后半部分有较多的错误,而且对理论知识的要求较高但没有详细讲解,建议有这部分理论知识之后再去...
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Explain machine learning algorithm with python examples. The description is easy to understand.
评分Explain machine learning algorithm with python examples. The description is easy to understand.
评分從算法的角度學習ml,代碼很有學習價值。
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评分看完這本書之後覺得Machine Learning in Action及其中文版簡直太隨意瞭..
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