1、深入浅出机器学习：基础概念与实用指南

深入浅出机器学习：基础概念与实用指南

一、机器学习概述

机器学习曾经只是电气工程中的模式分类和计算机科学中的人工智能衍生出的小众领域。如今，它已发展成为一门涵盖数学、科学和工程等多个领域的多元化学科。随着计算机的广泛应用和性能提升，机器学习在几乎所有工程领域都有大量相关应用，对社会产生了巨大影响。近年来，深度学习的蓬勃发展吸引了学术界和工业界的众多研究人员和从业者投身其中。在许多大学，机器学习已成为计算机科学和电气工程专业高年级本科生和研究生热门的高级选修课。工业界对机器学习、深度学习和数据科学相关岗位的需求也在近年来急剧增加，且预计未来至少 10 年这一趋势仍将持续，因为互联网和个人设备上有大量数据可供使用。

二、学习机器学习的痛点与解决方案

目前市面上有很多关于机器学习的优秀教材，但对于初学者来说，这些教材往往因涵盖的主题广泛、技术细节过多而具有较大挑战性。许多初学者会被复杂的数学符号和公式困扰，还有些人会在众多技术细节中迷失方向，难以把握机器学习方法的本质。

为解决这些问题，我们将以简洁明了的方式介绍机器学习的基本概念、算法和原理，避免使用复杂的数学工具和过多细节。我们会有选择性地涵盖一些相对成熟的、主要与监督学习相关的主题，这些主题不仅是机器学习领域的基础，也在学术界和工业界产生了重要影响。同时，我们会尽量省略围绕核心主题的一些次要问题，以免初学者被纯粹的技术细节分散注意力。

我们还会将所有机器学习主题组织成一个连贯的结构，让读者对整个领域有一个宏观的认识。所有主题会被分成不同的组，每个章节会涵盖一组逻辑相关的方法。读者读完每一章后，能立即理解这些方法之间的差异、把握它们的相关性，并了解它们在机器学习整体框架中的位置。