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拿了一千多塊kaggle獎牌后,寫了這本處理(幾乎)所有機(jī)器學(xué)習(xí)問題的神書!

2023-10-17 22:10 作者:青云AI藏經(jīng)閣  | 我要投稿


書籍名:Approaching (Almost)?Any Machine Learning Problem-解決幾乎任何機(jī)器學(xué)習(xí)問題


前段時間火遍B站的《處理(幾乎)所有機(jī)器學(xué)習(xí)問題》,是一本號稱可以解決在學(xué)習(xí)和工作中遇到的幾乎所有代碼問題的頂級代碼書!專治ML和DL煉丹過程中遇到的挑戰(zhàn),而非單純地算法理論,適合想應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的讀者。示例代碼是用python寫的,更方便閱讀,是很好的自學(xué)資料。


書籍簡介

作者是?Abhishek Thakur,AI公司的Chief Data Scientist,在kaggle上奮斗了13年,拿了1000+獎牌,是世界上第一位kaggle四重大師,看看大佬的戰(zhàn)績,

作者在這本書中結(jié)合自己競賽+工作經(jīng)驗(yàn),主要是對書中的重、難點(diǎn)部分的內(nèi)容進(jìn)行了翻譯校對,包括以下七個章節(jié),其他過于簡單的部分則沒有進(jìn)行過多翻譯:

  • 交叉檢驗(yàn)

  • 評估指標(biāo)

  • 組織機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

  • 處理分類變量

  • 特征工程

  • 特征選擇

  • 超參數(shù)優(yōu)化

《一書解決幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)問題》可以在下方掃描回復(fù)“書籍”無償獲取。

中文版

英文版

這本書的英文原版、中文譯版連同數(shù)據(jù)集Github地址我都打包好了,如果你需要的話可以轉(zhuǎn)發(fā)本文后添加小助手獲取


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