#数学推导

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。

#机器学习 #Python #开源电子书 #算法原理 #数学推导