"机器学习全门类实用知识库分享：从零开始手把手带你学习"

Machine Learning 格物志_158是一本实用知识库分享资源，旨在帮助读者系统地学习机器学习。该书共分为11篇，从零基础开始，涵盖了线性回归、逻辑回归、K近邻、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、前馈神经网络NN、CNN卷积神经网络、LSTM等多个方面。每篇都详细介绍了相应的算法原理，提供了实用的数据分析和处理技巧，同时结合了实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 第1篇 「格物志 序」从零开始，手把手带你学习机器学习全门类。作者为读者提供了学习机器学习的基本方法和路径，为接下来的学习铺平了道路。 第2篇 「格物志 壹」深入介绍了线性回归，讲解了线性回归的原理、应用场景和实现方法，为读者打开了机器学习的大门。 第3篇 「格物志 贰」致力于教授逻辑回归的知识，作者指出切忌望文生义，详细介绍了逻辑回归的应用以及常见的误区。 第4篇 「格物志 叁」介绍了K近邻算法，帮助读者了解了K近邻算法的原理和实际应用，帮助读者深入掌握这一算法。 第5篇 「格物志 肆」介绍了支持向量机，介绍了其在机器学习领域的重要性以及具体的应用场景。 第6篇 「格物志 伍」以备胎上位为例，解释了朴素贝叶斯算法的原理和实现，并指明了其在实际应用中的作用。 第7篇 「格物志 陆」进一步介绍了决策树算法，帮助读者深入理解这一算法的原理和优缺点。 第8篇 「格物志 柒」继续从备胎上位的角度，介绍了随机森林算法，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解这一算法。 第9篇 「格物志 捌」作者用前向反向公式推导的方法，帮助读者更好地理解了前馈神经网络NN的原理。 第10篇 「格物志 玖」通过动图理解CNN卷积神经网络的前向反向传播，帮助读者更形象地学习了这一概念。 第11篇 「格物志 拾」最后讲解了LSTM的原理与实现，帮助读者深入理解了这一复杂的循环神经网络，为读者提供了一个全面而丰富的机器学习知识体系。 总结来说，Machine Learning 格物志_158实用知识库分享资源是一本系统全面的机器学习知识库，适合于零基础的读者入门学习，也可供有一定基础的读者深入学习。通过丰富的案例和详细的讲解，为读者提供了一个全面学习机器学习的路径和方法，是一本不可多得的实用学习资料。