机器学习初学者 2024年12月19日
《一书解决几乎所有机器学习问题》.PDF下载
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本文介绍了Abhishek Thakur的机器学习与深度学习实战书籍,强调应用而非理论,适合想在实际中运用机器学习的读者。书中涵盖了从环境配置到模型部署的完整流程,包括监督学习、无监督学习、交叉验证、特征工程、超参数优化等关键步骤。此外,还提供了机器学习系列课程,以及QS前50名大佬的顶会大模型idea,并限时免费使用沃研Turbo大模型,旨在帮助读者快速掌握机器学习的核心技能,并能在实际项目中应用。

🏆 **实战导向**: 本书由Kaggle四重大师Abhishek Thakur撰写,侧重于机器学习和深度学习的实际应用,而非纯理论,适合希望解决实际问题的读者。

⚙️ **全面覆盖**: 内容涵盖机器学习项目的完整流程,包括环境配置、数据处理、模型选择、特征工程、超参数优化以及模型部署等关键环节。

📚 **多重资源**: 除了书籍,还提供机器学习系列课程,QS前50名大佬的顶会大模型idea,以及沃研Turbo大模型限时免费使用福利,助力读者提升研究能力。

2024-12-19 10:30 浙江

介绍

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。

作者

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,

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资源目录


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机器学习系列课



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写论文最怕的就是没有创新点,“创新点”是一篇论文的灵魂,而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。

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