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《机器学习》西瓜书,17个精炼笔记来了!

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相信大家都知道周志华的机器学习书,俗称西瓜书,被我们视为机器学习的入门和经典教材。全书大概一共包括17章,系统性地阐述了机器学习的基本原理,通俗易懂,却又不乏严谨。

有一位热心的网友利用大半年时间完整细致地学习了一遍,并贡献了自己学习书中所有章节地精简笔记,这两天我翻看了一遍,感觉很棒,具有一定地学习价值。没事多翻翻,多琢磨,才能真正领悟machine learning's theory.

先上这个仓库的地址:

https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes

完整的17个笔记目录如下:

挑选几处讲的比较出彩的地方展示,在线性回归部分,作者添加了部分注释,推导了求导过程。

在总结决策树部分时,写了一个生动的例子,帮助我们初学者快速更好的理解概念。

决策树的构造伪代码:

在谈SVM时,提到噪声数据对分类面的挤歪影响:

最最基本的神经网络模型:

在总结最后两章时,作者这样总结概率图模型。即利用图结构来表达变量之间的依赖关系;接着分别介绍了隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、精确推断方法以及LDA话题模型。

HMM主要围绕着评估/解码/学习这三个实际问题展开论述;MRF基于团和势函数的概念来定义联合概率分布;CRF引入两种特征函数对状态序列进行评价打分。

最后介绍一种学习算法--强化学习

17个笔记,值得初学者和过来人收藏,反复回看,节约时间,提高学习效率,感谢贡献

本文分享自微信公众号 - Python机器学习算法说书人(Python-ML-Algorithm)

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原始发表时间:2019-08-25

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