用Python动手学机器学习

本书是面向机器学习新手的门书，从学习环境的搭建始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等行了介绍。 本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好，也可以看懂。
【推荐语】
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码&资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以阅读经典专业书的能力。
【作者】
伊藤真（作者） 日本栃木县人，目前居住在神奈川县。 2000年获得日本东北大学大学院信息科学博士学位，研究内容为小鼠导航行为的数理模型。2004年~2016年在冲绳科学技术大学院大学担任神经计算单元实验小组负责人，主要研究如何通过强化学习模型解释小鼠的选择行为和脑活动。 2017年职Progress Technologies株式会社，研究人工智能的产业应用。 爱好是用瓦楞纸板做手工艺品。 郑明智（译者） 智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿ICT技术的结合及其应用，密切关注人工智能、5G、量子计算等领域。译有《松本行弘：编程语言的设计与实现》《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。 司磊（译者） 硕士毕业于日本芝浦工业大学理工学研究科，研究方向为电气电子信息工学，该校智能系统实验室成员。目前在某智能设备厂商任系统工程师。喜欢读书、跑步、学习新知识以及尝试实现一些好玩的idea。