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《一书解决几乎所有机器学习问题》.PDF下载

数据STUDIO • 1 年前 • 496 次点击  

本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。

专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战,而非单纯地算法理论,适合想应用机器学习的读者。


书籍简介

作者是 Abhishek Thakur,AI公司的Chief Data Scientist,在kaggle上奋斗了13年,拿了1000+奖牌,是世界上第一位kaggle四重大师,看看大佬的战绩,

作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验,

重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题,内容如下,

  • 配置专属炼丹环境
  • 监督学习VS无监督学习
  • 交叉验证
  • 评价指标
  • 安排机器学习项目
  • 处理分类变量
  • 特征工程
  • 特征选择
  • Hyperparameter优化
  • 图像分类与分割
  • 文本分类/回归
  • 集成学习
  • 可复现的代码与模型部署

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