本書重點
◎ 一本讓你打下最紮實基礎的機器學習數學書
◎ 理論及實作並重，全盤了解機器學習
◎ 線性、非線性、整合模型說明
◎ 線性回歸怎麼來的，邏輯回歸怎麼走的，正規化
◎ 支援向量機精華，決策樹以及單純貝氏定理
◎ 神經網路及正反向傳播的推導
◎ 整合學習的來龍去脈，隨機森林和提升樹
◎ xgboost極度梯度提升
本書主要內容
學習並精通任何一門學科無外乎要經過四個步驟：它是什麼？它可行嗎？怎麼學它？如何學好它？機器學習也不例外，本書就以這四個步驟來介紹機器學習。
每一章都以通俗的引言開始，吸引讀者；以精美的思維導圖過渡，讓說明想法更清晰；以簡要的歸納結束，讓讀者加強所學的知識。理論和實作相結合，既有嚴謹的數學推導，又有多樣（Python 和MATLAB）的程式展示，圖文並茂。
前3 章屬於機器學習的概述。作者在這3 章花費的時間最多，絕對讓讀者有所收穫。
第4～14 章介紹「如何學好機器學習」，重點介紹機器學習的各種演算法和調參技巧。
第1章「機器學習是什麼」，從定義開始，詳細介紹機器學習有關的知識、資料和效能度
◎ 一本讓你打下最紮實基礎的機器學習數學書
◎ 理論及實作並重，全盤了解機器學習
◎ 線性、非線性、整合模型說明
◎ 線性回歸怎麼來的，邏輯回歸怎麼走的，正規化
◎ 支援向量機精華，決策樹以及單純貝氏定理
◎ 神經網路及正反向傳播的推導
◎ 整合學習的來龍去脈，隨機森林和提升樹
◎ xgboost極度梯度提升
本書主要內容
學習並精通任何一門學科無外乎要經過四個步驟：它是什麼？它可行嗎？怎麼學它？如何學好它？機器學習也不例外，本書就以這四個步驟來介紹機器學習。
每一章都以通俗的引言開始，吸引讀者；以精美的思維導圖過渡，讓說明想法更清晰；以簡要的歸納結束，讓讀者加強所學的知識。理論和實作相結合，既有嚴謹的數學推導，又有多樣（Python 和MATLAB）的程式展示，圖文並茂。
前3 章屬於機器學習的概述。作者在這3 章花費的時間最多，絕對讓讀者有所收穫。
第4～14 章介紹「如何學好機器學習」，重點介紹機器學習的各種演算法和調參技巧。
第1章「機器學習是什麼」，從定義開始，詳細介紹機器學習有關的知識、資料和效能度
