机器学习实战系列

人生苦短,我用Python。

Python是门优雅的语言,在机器学习领域有着很高的造诣,虽然不太会,边写边学吧。

这一系列是我在学习《机器学习实战》这本书记的笔记,主要是代码,另外给这些代码加了些自己的注释,包括Python的api用法、某些科学计算库的用法、还有一些自己的理解。希望大家来指正,共同学习。

先说说这本书,这本书相对来说比较适合初学者。很多编程类书籍在读的时候很容易被某个地方卡住,经常不是缺这个就缺那个,书上还没有告诉你怎么处理,百度有时也找不到好的答案,这对于我这种咸鱼实在是不和善。对,这本书目前为止还没有出现过这个问题,因此我觉得它是适合的。

读这本书的时候,最大的感触是:难的不是语言,是数学。目前用到的像高数、线性代数、概率论还有信息论,我相信后面还有更多。可怕!抽自己一巴掌,大学学的都还差不多了!还有就是数学思想到编程思想的转化,比如我们利用某个数学模型来构建这个算法,真正写到程序里可能换一种方法,用的还是那个模型但需要找到合适的“替代品”来描述它,这对我来说也是比较难的。

于是我想给这些东西记下来,当自己能够去理解这些。这次先码四篇,后面学习的时候都会记录,之后再一并码上。

使用的环境为Anaconda,jupyter。很好用,jupyter很好上手。

数学真的要好好学!!!!!!!!!!!!!!!!!

这里是这一系列的地址:

机器学习实战(四)朴素贝叶斯(NaivaBayes)

机器学习实战(三)决策树

机器学习实战(二)k-近邻算法

机器学习实战(一)NumPy函数库基础

学习使我感到快乐:)

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本文链接:http://JohnneyAnn.github.io/2017/09/09/机器学习实战系列/