《一书解决几乎所有机器学习问题》.PDF下载

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。示例代码是用python写的，更方便阅读，是很好的自学资料。

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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