 作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公众号：洲与AI。  本文专栏：本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏，该专栏福利多多，只需 关注+点赞+收藏 三连即可参与送书活动！欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转 邏 同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。  同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利  随时欢迎您跟我沟通，一起交流，一起成长、进步！点此即可获得联系方式~

本文目录

一、前言二、内容介绍三、作者介绍四、抽奖方式（添加博主v：bdizztt）

一、前言

各位读者朋友，今天给大家推荐一本好书：《 机器学习基础：从入门到求职(博文视点出品)》购书跳转链接~

《机器学习基础：从入门到求职》的定位是帮助求职者快速入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节省更多的时间。

但是《机器学习基础：从入门到求职》并未介绍如何求职、如何面试，而是把机器学习算法相关岗位的常见问题罗列在前言，读者可阅读前言后自行判断哪些方面需要提升，然后学习本书中的相关章节，带你走近机器学习求职的起点。

二、内容介绍

本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型、AdaBoost模型和提升树模型，每一个模型都给出了较为详细的推导过程和实际应用案例。第12章系统介绍了五种常见的聚类模型，包括K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类，每一个模型的原理、优缺点和工程应用实践都给出了较为详细的说明。第13章系统介绍了四种常用的降维方式，包括奇异值分解、主成分分析、线性判别分析和局部线性嵌入，同样给出了详细的理论推导和分析。最后两章分别是词向量模型和深度神经网络模型，其中，词向量模型详细介绍了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推导和应用；深度神经网络模型系统介绍了深度学习相关的各类基础知识。本书适合对人工智能和机器学习感兴趣的学生、求职者和已工作人士，以及想要使用机器学习这一工具的跨行业者（有最基本的高等数学、线性代数、概率基础即可），具体判别方法建议您阅读本书的前言。

三、作者介绍

胡欢武，毕业于上海交通大学电子与通信工程专业，研究机器学习和数据挖掘方面近4年。运营有数据科学方面的知乎专栏和微信公众号，现就职于国内一线互联网公司。

四、抽奖方式（添加博主v：bdizztt）

抽奖送书老规矩（不点赞收藏中奖无效）：注意记得关注博主及时获取中奖通知。

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