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开源!Gartner力推的百页机械进修书,能够免费下载了!

本文作者:FUTUREAI 2019-06-10 14:57
导语:开源!Gartner力推的百页机械进修书,能够免费下载了! 机械进修是驱动听工智能开展的次要动力,那个范畴的专家数目没有多,各年夜企业皆正在争抢下妙技人材。道到那里,您能够

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机械进修是驱动听工智能开展的次要动力,那个范畴的专家数目没有多,各年夜企业皆正在争抢下妙技人材。道到那里,您能够曾经猜到猿哥明天要战各人分享的是一本有闭人工智能的书,那本书只要152页,十分简短。名叫——《The Hundred-Page Machine Learning Book》

做者:佚名滥觞:法式员书库|2019-06-06 14:32

现在的年夜型企业皆正在阅历着自产业化以去最年夜的变化。人工智能推翻了产业,推翻了我们的事情、考虑战互动的方法,Gartner的一项陈述猜测,到2020年,人工智能将缔造230万个失业岗亭,以此同时也会削减180万小我私家力岗亭。机械进修是驱动听工智能开展的次要动力,那个范畴的专家数目没有多,各年夜企业皆正在争抢下妙技人材。

道到那里,您能够曾经猜到猿哥明天要战各人分享的是一本有闭人工智能的书,那本书只要152页,十分简短。名叫 《The Hundred-Page Machine Learning Book》

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但麻雀虽小五净俱齐,那本书涵盖了监视战非监视式进修,撑持背量机,神经收集,散成办法,梯度降落法,散类阐发战数据降维,自编码战迁徙进修,特性工程战超参数劣化,数教常识、插图等内容皆包罗正在那本152页的册本里

详细的章节烦闷 沉迷录以下:

第 1 章:引见 第一部门:监视式进修 第两章:题目 标新立异战界说 第三章:根底算法 第四章:进修算法的剖解 第五章:根底真战 第六章:神经收集取深度进修 第七章:成绩取处理 第八章:进阶真战 第两部门:非监视式进修战别的进修 第九章:非监视式进修 第十章:别的情势进修 第十一章:结论

做者本着先浏览后购置的本则,因而您能够先正在正在线免费浏览/下载册本,曲到您以为它值得您购置的时分再购置。

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那本书正在线浏览借有一个益处便是,正在页里的左侧有网友批评,您能够经由过程网友批评发明本书毛病大概不敷的处所,从而制止被误导,借能检察做者最新的更新工夫等

除此以外,做者借正在GitHub上开源了本书配套的一切代码

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GitHub地点:https://github.com/aburkov/theMLbook

好比多元下斯散布(GaussianMixture Model GMM)那个内容,做者正在书的9.2.4停止了具体的解说:

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再如第三章中的闭于线性回回算法的引见:线性回回算法是一种盛行的回回进修算法,进修的模子是操纵数理统计中的回回阐发

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其对应的Python代码以下:

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import make_pipeline import matplotlib matplotlib.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix' matplotlib.rcParams['font.family'] = 'STIXGeneral' matplotlib.rcParams.update({'font.size': 18}) def f(x):   function to approximate by polynomial interpolation  return 0.5 * x # generate points used to plot x_plot = np.linspace(-10, 10, 100) # generate points and keep a subset of them x = np.linspace(-10, 10, 100) rng = np.random.RandomState(0) rng.shuffle(x) x = np.sort(x[:10]) noize = [(-2 + np.random.random()*2) for i in range(len(x))] y = f(x) + noize # create matrix versions of these arrays X = x[:, np.newaxis] X_plot = x_plot[:, np.newaxis] colors = ['red', 'red']#, 'orange' lw = 2 type_of_regression = [ linear regression ,  regression of degree 10 ] fit = [ fit ,  overfit ] for count, degree in enumerate([1,10]):#, 2, 15 plt.figure(count) axes = plt.gca() axes.set_xlim([-10,10]) axes.set_ylim([-10,10]) plt.scatter(x, y, color='navy', s=30, marker='o', label= training examples ) plt.xticks([-10.0, -5.0, 0.0, 5.0, 10.0]) plt.yticks([-10.0, -5.0, 0.0, 5.0, 10.0]) model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), Ridge()) model.fit(X, y) y_plot = model.predict(X_plot) plt.plot(x_plot, y_plot, color=colors[count], linewidth=lw, label=type_of_regression[count]) plt.legend(loc='best') fig1 = plt.gcf() fig1.subplots_adjust(top = 0.98, bottom = 0.1, right = 0.98, left = 0.08, hspace = 0, wspace = 0) fig1.savefig('../../Illustrations/linear-regression-' + fit[count] + '.eps', format='eps', dpi=1000, bbox_inches = 'tight', pad_inches = 0) fig1.savefig('../../Illustrations/linear-regression-' + fit[count] + '.pdf', format='pdf', dpi=1000, bbox_inches = 'tight', pad_inches = 0) fig1.savefig('../../Illustrations/linear-regression-' + fit[count] + '.png', dpi=1000, bbox_inches = 'tight', pad_inches = 0) plt.show() 

也便是道那本书里的插图皆附有源代码,那些源代码您皆能够正在GitHub上找到。

闭于做者

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Andriy Burkov,是一位机械进修专家,早正在九年前便曾经获得了专士教位,他的特长是天然言语处置,正在人工智能圆里,已往的7年里,Andriy Burkov不断正在Gartner率领一个机械进修开辟团队。

最初,附上本书的下载地点:http://themlbook.com/wiki/doku.php

【编纂保举】

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