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GitHubDaily
2天前
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实现,还提供交互式可视化工具,使得抽象的数学概念变得直观易懂。 GitHub: 在线阅读: 主要内容: - 涵盖 30+ 个机器学习算法,从回归、分类到聚类和降维; - 每个算法都有详细的数学推导和纯 Python 手工实现; - 深度学习章节包括 ANN、CNN、自编码器、GAN 等主流架构; - 提供交互式可视化工具,直观展示训练过程和参数变化; - 配套 YouTube 视频讲座和完整的代码仓库。 完全免费在线阅读,所有代码已开源,适合想系统学习机器学习并深入理解算法原理的开发者。
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