从机器学习开始：机器学习、深度学习、Scikit-learn 和 TensorFlow 的终极介绍

Beginning with Machine Learning: The Ultimate Introduction to Machine Learning, Deep Learning, Scikit-learn, and TensorFlow

机器学习入门分步指南

主要特点
● 了解不同类型的机器学习，如监督、非监督、半监督和强化学习。
● 了解如何有效且高效地实施机器学习算法。
● 熟悉机器学习的各种库和工具。

描述
我应该选择监督学习还是强化学习？哪种算法最适合我的应用程序？深度学习如何提高解决问题的能力？如果您发现自己在问这些问题，那么这本书就是专门为您编写的。

本书将帮助读者理解机器学习的核心概念和轻松评估任何机器学习模型的技术。本书从机器学习的重要性入手，分析了它对全球格局的影响。该书还涵盖了监督和无监督 ML 以及强化学习。在后续章节中，本书更深入地探讨了这些主题，评估了每个主题的优缺点，并探索了重要主题，例如偏差-方差权衡、聚类和降维。本书还解释了模型评估技术，例如交叉验证和 GridSearchCV。本书还包含思维导图，通过使学习和保留信息变得更容易，有助于加强学习过程。

本书是详细介绍机器学习基本概念的一站式解决方案，是成为机器学习和深度学习专家甚至将其应用于不同职业的完美垫脚石。

你将学到什么
● 理解重要概念以充分掌握监督学习的思想。
● 熟悉无监督学习的基础知识及其一些算法。
● 了解如何分析机器学习模型的性能。
● 探索强化学习的不同方法。
● 学习如何实现不同类型的神经网络。

本书的读者
对象本书适用于机器学习和深度学习的新手或想要扩展其 ML 知识的人。任何希望将 ML 应用于其专业数据的人都会从本书中获益匪浅。