网上找到的机器学习教程，大部分以理论为主公式太多难以理解，而实战教程又只讲调用第三方框架不讲原理，很难真正掌握算法的本质。恰巧，在 GitHub 上看到一本开源免费的电子书《Applied Machine Learning in Python》，提供了系统完整的学习机器学习路径，将数学推导与 Python 实现深度结合。从基础的线性回归到复杂的神经网络，每个算法都有完整的数学推导和手工代码

#机器学习 #Python #开源电子书 #算法原理 #数学推导

相关新闻

sitin

23小时前

GitHub 上刷到个项目：ScrapeMate。它能自己打开网页、提取数据、生成表格。我试了下让它去 Product Hunt 抓热门产品，几秒钟就把标题、描述、点赞数全导成 CSV。底层是 Python + Playwright，能识别页面结构再执行操作。以前要半小时的事，现在 3 分钟搞定。对做出海项目和信息监控的人太香了。

卫斯理

2天前

Java 诞生于 1995 年 Python 诞生于 1991 年……🌚🌚🌚 为什么总觉得Java 更古老？

WquGuru🦀

4天前

追求生态用python 追求全栈用ts 追求效率用go 追求性能用rust 就是这么简单

流浪国男

1周前

最近做machine learning，做的非常感动，大一学的线性代数，本以为这辈子都用不上了。。。以前也做过machine learning，只是调包，用不到。。。代码是codex，我主要负责理论工作。。。很享受，这才是理想的工作状态，我本来就不是coder

知识分享官

1周前

这个蛮不错的呀，一个专为程序员设计的开源编程语言学习平台：核心理念是通过对比不同编程语言的语法特性和概念映射，帮助你快速理解新语言的核心概念，目前支持学习 Python、Rust、Go、C++ 等多种语言，每门语言都有 13-15 个完整的学习模块，让你快速高效地掌握新编程语言。