零基础学机器学习 - (EPUB全文下载)

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零基础学机器学习
引子 AI菜鸟的挑战——100天上线智能预警系统
第1课 机器学习快速上手路径——唯有实战
第2课 数学和Python基础知识——一天搞定
第3课 线性回归——预测网店的销售额
第4课 逻辑回归——给病患和鸢尾花分类
第5课 深度神经网络——找出可能流失的客户
第6课 卷积神经网络——识别狗狗的图像
第7课 循环神经网络——鉴定留言及探索系外行星
第8课 经典算法“宝刀未老”
第9课 集成学习“笑傲江湖”
第10课 监督学习之外——其他类型的机器学习
第11课 强化学习实战——咖哥的冰湖挑战
尾声 如何实现机器学习中的知识迁移及持续性的学习
练习答案
彩插
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正文
引子 AI菜鸟的挑战——100天上线智能预警系统
小冰，“90后”，研究生毕业，非资深程序员，目前在一家软件公司工作。工作虽忙但尚能应付，还和朋友合伙开了一个网店。她的生活风平浪静。
故事从大老板今天早晨踏进她们项目组这一刻开始。
她到公司比别人早，刚刚收拾了一下混乱的房间，正要打开电脑，大老板进来了。
“小冰，你们经理呢？还没来吗？这都10点了！”老板似乎生气了。
小冰说：“昨天经理带着我们赶进度，到晚上12点多才走，可能今天要晚到一会儿。”
“唉，算了。不等他了。就你吧，你跟我过来一下。还有你们两个，”老板指着其他项目组的另外两个同事说，“也来一下。”
到了会议室，老板开口了：“我这边有一个很紧急、也很重要的项目哈。合作方是老客户了，因为信任咱们，才直接交给咱们。但是时间非常非常紧，100天内必须上线。我琢磨着你们手头上的几个项目都在收尾阶段了，本来是准备跟你们经理商量，抽调一两个人做这个新项目。但是他们又都迟到，我这儿又着急。算了，我也不和他们商量了，就定你们几个吧！”说完，又补了一句：“叫他们带头迟到！”
小冰和其他几位同事面面相觑。
过了3秒，小冰弱弱地问：“请问是什么方面的项目？”
老板答：“人工智能！”
小冰他们吓了一跳。
老板接着说：“不是让你们去研发一个会端茶倒水的机器人。具体讲，是机器学习方面的项目。机器学习，听说过吗？属于人工智能的一个分支领域，最近是热得很呢。这是一个银行客户，他们的信用卡申请系统是我们前年做的，现在也开始做大数据和机器学习的项目了。这次是请我们给他们做一个诈骗行为预警的应用，根据现有的数据智能化地判断哪些客户可能存在欺诈性的刷卡行为。这个项目如果完成得好，他们还会继续开发一个人脸识别应用，加入信用卡的申请验证过程，那就需要深度学习的技术了。深度学习也算是机器学习的分支吧。”
小冰被新项目吓了一跳
老板一谈起项目，那是滔滔不绝啊！停都停不下来。但是几个听众有点觉得云山雾罩的。
“可是……这些技术我们都不懂啊……”几人在同一时间表达了同一个意思。
“学啊！”老板说。
“有那么容易吗？”一个比较大胆的同事问，“我看过一些机器学习的文档，也买过几本书，里面的数学公式、算法，难度可不低啊，我一个专业程序员都感觉看不大懂。”
“嗯，这样啊……” 老板思索了一下，“我倒觉得这机器学习项目，门槛没有你们想象的那么高。以你们目前的编程背景和数学知识，如果学习路线正确，应该可以快速上手。不过，我其实也考虑到这点了，如果没有一个适当的培训来引导你们，完全自学的话应该还是挺艰苦的。我安排了一个短期培训，找的是专家，一个在大厂任资深数据科学家的朋友。让他带一带你们，先入门。据他说，他的第一个机器学习项目也是临危受命，同样是半年之内从不懂到懂，‘摸爬滚打’几个月之后，最终完成了。因此，几个月搞定这个项目不算是开玩笑。我们做IT的，哪个项目不是这样边学边做拼出来的？”
紧接着老板大手一挥，斩钉截铁地说：“好，这事儿就这么定了！这是好事，别人想要做这机器学习项目还没机会呢。”
“明天开始机器学习培训！”
这样，小冰似乎不是很情愿，而又幸运地开启了她的机器学习之旅。
第1课 机器学习快速上手路径——唯有实战
第二天清晨，小冰准时来到上课地点。
出乎她的意料，等待他们的讲师—老板口中的“大厂资深数据科学家”竟然是她很久没见的高中同桌。这位哥从小喜欢编程，经常熬夜，年纪轻轻就养成了喝浓咖啡的习惯，因此人称“咖哥”。毕业时小冰只知道他考入了某校计算机系，之后就再也没联系过了。
意外重逢，二人很是激动。不过，他们只能简单寒暄几句，咖哥迅速进入正题。
“同学们好，”咖哥说，“你们可知道为什么来上这门课程？”
“要做机器学习项目。”3人很默契地回答道。
“好，既然是为了做项目而学，那么我们会非常强调实战。当然理论是基础，在开始应用具体技术之前，总要先厘清概念。机器学习，是属于人工智能领域的技术，小冰，你怎么理解‘人工智能’这个概念？”
“啊，你还真问倒我了，”小冰说，“成天说人工智能，可是我还真说不清楚它到底是什么。”
咖哥说：“好，我们就从人工智能究竟是什么说起。不过，先给出本课重点。”
1.1 机器学习的家族谱
人工智能，也就是我们每天挂在嘴边的AI，可以被简单地定义为努力将通常由人类完成的智力任务自动化[1]。这个定义内涵模糊而外延广阔，因而这个领域可谓异彩纷呈：手机里的Siri、围棋场上的Alpha Go、购物时出现的推荐商品、无人驾驶的汽车，它们无不与人工智能有关。为了后面方便讲述，我们[2]就用其英文缩写“AI”来代替。
1950年，图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》，文中预言了创造出“有智慧的机器”的可能性。当时他已经注意到“智能”这一概念难以确切定义，因而提出了著名的图灵测试：如果一台计算机可以模仿特定条件下的人类反应，回答出特定领域的问题，而提问者又无法正确判断回答者是人类还是机器，就可以说它拥有人工智能。后来，1956年，众多的学者和学科奠基人在达特茅斯学院举行了一次大会，现代AI学科从此正式成立。
老板通知咖哥：咖哥本人的图灵测试未通过
这之后大概每隔一二十年，就会出现一波AI热潮，热潮达到顶点后又会逐渐“冷却”，进入低谷期。这形成了周而复始的AI效应，该效应包括以下两个阶段。 ............

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