引导者机器学习西瓜书 PDF
简介
“机器学习西瓜书”是周志华教授编著的一本机器学习经典教材。它以生动明了的语言和通俗易懂的比喻，深入浅出地介绍了机器学习的基础知识和最新进展，深受广大机器学习爱好者的喜爱。
多级标题
一、机器学习基础
机器学习定义和任务
监督学习和非监督学习
特征工程和模型选择
过拟合和欠拟合
二、分类方法
k 近邻算法
朴素贝叶斯分类
决策树算法
支持向量机
三、回归方法
线性回归
多项式回归
岭回归和 LASSO 回归
神经网络
四、聚类方法
k-means 算法
层次聚类算法
密度聚类算法
五、降维方法
主成分分析
线性判别分析
t-SNE
六、评估方法
准确率、召回率、 F1 值
ROC 曲线和 AUC
交叉验证
七、实践指南
数据预处理
模型训练和参数调优
模型部署和应用
内容详细说明
本书共分为 12 章，涵盖机器学习各个方面的基础知识和前沿技术。每一章都包含详尽的理论阐述、生动的示例和丰富的练习题。书中还提供了大量的西瓜数据集示例，帮助读者理解机器学习算法的实际应用。
本书特点：
内容全面，涵盖机器学习各个方面的基础知识和最新进展。
语言生动明了，比喻通俗易懂，适合初学者和专业人士阅读。
提供大量西瓜数据集示例，帮助读者理解机器学习算法的实际应用。
附带丰富的练习题，巩固所学知识。“机器学习西瓜书”是机器学习领域不可多得的学习资料，适合计算机专业学生、机器学习爱好者和从业者作为教材或参考书使用。
**机器学习西瓜书 PDF****简介**“机器学习西瓜书”是周志华教授编著的一本机器学习经典教材。它以生动明了的语言和通俗易懂的比喻，深入浅出地介绍了机器学习的基础知识和最新进展，深受广大机器学习爱好者的喜爱。**多级标题****一、机器学习基础*** 机器学习定义和任务 * 监督学习和非监督学习 * 特征工程和模型选择 * 过拟合和欠拟合**二、分类方法*** k 近邻算法 * 朴素贝叶斯分类 * 决策树算法 * 支持向量机**三、回归方法*** 线性回归 * 多项式回归 * 岭回归和 LASSO 回归 * 神经网络**四、聚类方法*** k-means 算法 * 层次聚类算法 * 密度聚类算法**五、降维方法*** 主成分分析 * 线性判别分析 * t-SNE**六、评估方法*** 准确率、召回率、 F1 值 * ROC 曲线和 AUC * 交叉验证**七、实践指南*** 数据预处理 * 模型训练和参数调优 * 模型部署和应用**内容详细说明**本书共分为 12 章，涵盖机器学习各个方面的基础知识和前沿技术。每一章都包含详尽的理论阐述、生动的示例和丰富的练习题。书中还提供了大量的西瓜数据集示例，帮助读者理解机器学习算法的实际应用。**本书特点：*** 内容全面，涵盖机器学习各个方面的基础知识和最新进展。 * 语言生动明了，比喻通俗易懂，适合初学者和专业人士阅读。 * 提供大量西瓜数据集示例，帮助读者理解机器学习算法的实际应用。 * 附带丰富的练习题，巩固所学知识。“机器学习西瓜书”是机器学习领域不可多得的学习资料，适合计算机专业学生、机器学习爱好者和从业者作为教材或参考书使用。
