二蛋赠书九期:《机器学习图解》

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前言

大家好!我是二蛋,一个热爱技术、乐于分享的工程师。在过去的几年里,我一直通过各种渠道与大家分享技术知识和经验。我深知,每一位技术人员都对自己的技能提升和职业发展有着热切的期待。因此,我非常感激大家一直以来对我的关注和支持。

为了回馈大家的厚爱,我决定启动一项特别的赠书活动。我希望通过这个活动,能够让更多的读者获得有价值的技术支持,并提高自己的技能水平。

在这个活动中,我将不定期向大家赠送一本技术相关书籍。这些书籍涵盖了各种技术领域,包括编程、人工智能、大数据等等。每一本书都是经过我精心挑选,力求为大家带来最有价值的内容。

同时,为了更好地满足读者的需求,我在每期的赠送活动中都会开展投票。大家可以根据自己的兴趣和需求,投票表决想要获得的书籍。这样,我就能更好地为大家提供所需的技术资源。

我相信,通过这个活动,我们可以共同成长,一起在技术的道路上不断探索和进步。希望大家可以积极参与这个活动,一起分享技术的快乐。

活动规则

  1. 关注我的博客:成为我博客的关注者,你将第一时间收到所有新的博客文章和活动信息。
  2. 留言参与:在每一期文章下方留言,留言内容见每期的参与方式
  3. 公布结果:在评论中抽取几名幸运读者免费赠送,获奖名单将在2023/11/23 12:00:00置顶评论区。

抽选粉丝算法见CSDN评论区粉丝幸运抽选,完全透明。

每期活动将在获奖名单公布后结束。

参与方式

参与赠书活动非常简单,大家只需按照以下步骤操作即视为参与:

  1. 关注博主
  2. 在本文下方评论 “机器学习

同时,关注公众号留言“CSDN昵称xxx:二蛋赠书第xx期”增加抽奖权重。 如下图,则视为成功增加抽奖权重

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本期赠送书籍介绍

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本书作者拥有密歇根大学数学博士学位,曾担任Google和Apple工程师,是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践结合,以图的形式讲解机器学习经典算法。全书共13章。第1章、第2章、第4章主要对机器学习基本概念、机器学习类型、优化训练过程进行介绍。
这对初学者形成机器学习思维习惯非常有益。第3章和第5~12章对9类经典的机器学习算法进行了系统介绍,包含问题提出、原理解释、代码实现等方面。第13章列举了真实示例。本书提供了丰富的代码和视频资源。建议读者一边阅读本书,一边动手实践,调试源码,并根据自己的实际需要研究问题,阅读文献并改进源码,解决自己的问题。本书可作为本科高年级和研究生教材,面向对编码感兴趣但不擅长数学的读者(非专业人士)。同时可作为计算机科学学者、企业工程师的参考书。
出版社:清华大学出版社。🔗:https://item.jd.com/13768333.html

作者介绍

Luis G.Serrano,Zapata
Computing公司的量子人工智能研究科学家。Luis曾在谷歌担任机器学习工程师,在苹果担任首席人工智能教育家,并在优达学城担任人工智能和数据科学内容负责人。Luis拥有密歇根大学数学博士学位、滑铁卢大学数学学士和硕士学位,并在蒙特利尔魁北克大学Combinatoireet
d’Informatique
Mathematique实验室担任博士后研究员。Luis拥有一个关于机器学习的热门YouTube频道,订阅者超过85000名,视频总观看数量超过400万次。此外,Luis也经常在人工智能和数据科学会议上发表演讲。

内容简介

阅读《机器学习图解》,即使你仅掌握高中数学知识,也能理解和应用强大的机器学习技术!简单来讲,机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术,你提供的数据越多,算法反馈的结果越好。ML驱动了很多尖端技术,如推荐系统、面部识别软件、智能音箱和自动驾驶汽车。
  《机器学习图解》不落窠臼,示例丰富,精选的练习十分有趣,插图清晰,讲解机器学习的核心概念。
  《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。
  《机器学习图解》不谈深奥的术语,只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目,包括垃圾邮件检测和图像识别模型;还将学习清理和准备数据的实用技能。
  主要内容:   分类和划分数据的监督算法   清理和简化数据的方法   机器学习包和工具   复杂数据集的神经网络和集成方法
  阅读门槛:   读者阅读《机器学习图解》前,了解Python基础知识,不必了解机器学习知识。

读者对象

机器学习是人工智能的一部分,很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口,非科班出身的人士更是如此。

获奖名单

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结语

最后,再次感谢你的关注和支持。期待着在赠书活动中与你相遇,共同探索技术的世界。

敬祝阅读愉快!

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