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，

• 配置专属炼丹环境

• 监督学习VS无监督学习

• 交叉验证

• 评价指标

• 安排机器学习项目

• 处理分类变量

• 特征工程

• 特征选择

• Hyperparameter优化

• 图像分类与分割

• 文本分类/回归

• 集成学习

• 可复现的代码与模型部署

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02

内容预览

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