机器学习开发者指南
鲁道夫·邦宁
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¥37.76定价
鲁道夫·邦宁
本书将带领读者学习如何实施各种机器学习技术及其日常应用的开发。本书分为9章，从易于掌握的语言基础数据和数学模型开始，向读者介绍机器学习领域中使用的各种库和框架，然后通过有趣的示例实现回归、聚类、分类、神经网络等，从而解决如图像分析、自然语言处理和时间序列数据的异常检测等实际问题。本书适合机器学习的开发人员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员，以及想要学习机器学习的技术爱好者阅读。使用任何脚本语言的编程人员都可以阅读本书，但如果熟悉Python语言的话，将有助于充分理解本书的内容。
从基本的机器学习概念、分支和各种类型问题开始讲起，部分章节通过解释相关的基础数学概念来帮助掌握机器学习。并讲解更加复杂的模型，首先是线性回归，然后是逻辑回归，接着是神经网络以及与其相关的变体（CNN、RNN），最后综合地介绍更先进的机器学习技术，比如GAN和强化学习。
对于相关知识点的描述还是太过于简单，作为初学者可以适当的看看。对比起其他相关的书籍，可能整体的编写跟国人的思维逻辑存在一个差异，可以跟其他书籍互补起来使用。