零基础学机器学习 中文PDF完整版

零基础学机器学习的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。

本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。

本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

目录

第1课 机器学习快速上手路径—唯有实战
第2课 数学和Python 基础知识—一天搞定
第3课 线性回归—预测网店的销售额
第4课 逻辑回归—给病患和鸢尾花分类
第5课 深度神经网络—找出可能流失的客户
第6课 卷积神经网络—识别狗狗的图像
第7课 循环神经网络—鉴定留言及探索系外行星
第8课 经典算法“宝刀未老”
第9课 集成学习“笑傲江湖”
第10课 监督学习之外—其他类型的机器学习
第11课 强化学习实战—咖哥的冰湖挑战
练习答案