总算有一本不讲废话的机器学习教程书！解决机器学习和代码问题！
作者 Abhishek Thakur 在 Kaggle 平台上累计获得了近 1500 块奖牌，其最高排名更是冲到了第三位，绝对堪称技术大神。他担任 boost.ai 公司的首席数据科学家，在机器学习领域有着长久的钻研。他所撰写的这本可以解决几乎所有机器学习及代码问题的书籍，实在是厉害非凡！
这是一本旨在向读者提供系统化、全面化方法论，以便有力应对各类机器学习问题的实用指南。本书深入浅出地讲解了在面对几乎任何机器学习任务时，从问题定义到模型部署的整个流程里所需的关键步骤、策略及最佳实践。
该书内容描述：
1、本书致力于助力数据科学家、机器学习工程师、研究人员以及对机器学习满怀热忱的读者，构建一套通用且具灵活性的方法论，使他们能够充满自信且高效地应对各种复杂程度的机器学习项目。
2、全书以完整的机器学习工作流程为脉络，全面涵盖从明晰业务需求、进行数据收集与预处理、开展特征工程、选择并训练模型、评估与优化模型，直至最终实现模型部署与监控的各个环节。
3、细致阐述数据来源，深入讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化 / 归一化等预处理技术，着重强调数据质量对模型性能的决定性作用。
4、深入探讨如何进行高效的特征选择，涵盖基于统计学、基于模型、基于领域知识等不同策略，以及特征降维、特征编码等技术。
5、系统地介绍各类常见机器学习算法（如线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、集成学习等）的原理、适用场景及其优缺点，协助读者依据问题特性挑选合适的模型。
6、详细讲解模型训练的基本流程，包括数据集划分（如训练集、验证集、测试集）、超参数调整、正则化、早停等技巧，以及如何运用交叉验证进行公平的模型比较。
7、提供多个涉及不同领域的实际机器学习案例，深度剖析整个项目的实施过程，让读者能够将理论知识与实践经验紧密融合。
总的来说，《Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem》是一本面向实践者的书籍，它以丰富的实例、清晰的逻辑和详实的内容，为读者提供了一套系统化、可操作性强的机器学习问题解决框架，有助于提升读者在实际工作中应对各类机器学习挑战的能力。
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