精通机器学习算法
最终揭开面纱，了解它们如何通过以下方式运作：
清晰的描述、分步教程和电子表格中的实际示例
您必须理解算法才能在机器学习方面表现出色（并被认可为优秀）。
这本巨型电子书以您熟悉的友好“机器学习精通”风格编写，最终突破数学障碍，精确学习机器学习算法的运作方式，然后从零开始，一步一步地实现它们。
清晰的描述和分步教程
- 支持所有设备阅读：英文 PDF 格式电子书，无数字版权管理 (DRM)。
- 顶级算法：描述了10种顶级算法。
- 大量教程：12个分步教程，共163页。
- 电子表格：16个带有实际算法的电子表格。
没有花哨的数学，细节无处遁形
心动了吗？
霍华德·施耐德 (Howard Schneider) 医生
Jason 的书是现存最好的，能将具有基本编程技能（任何语言）的相当聪明的人转变为出色的机器学习开发者。
通过从零开始实现算法，您能学到最多
……但您在第一步需要帮助：数学
开发者通过实践快速学习……
我是一名开发者，我觉得除非我能从零开始实现它，否则我无法真正理解它。我需要理解它的每一个部分才能理解整体。这同样适用于机器学习算法。
如果您和我一样，除非您能从零开始，一步一步地实现机器学习算法，否则您不会对它们感到自在。
数学会大大减慢您的速度（……并耗尽您的动力）
问题在于，机器学习算法不像您可能实现过的其他算法（如排序）。它们总是用复杂的数学来描述，混合了概率、统计和线性代数。
您需要能够超越数学描述，才能从零开始实现算法，但您没有时间花3年学习数学才能做到。
您真正需要清晰的示例（……带有实际数字的分步示例）
如果有人能简化数学并提供清晰的实操示例，展示实际数字如何代入方程以及期望的输出数字是什么，那么机器学习算法将更容易理解。有了清晰的输入和输出，我们作为开发人员就可以重现和理解数学。
更好的是，能有实际执行所有所需计算的示例，以便从小型样本数据集中学习模型，以及进行从学习到的模型进行预测所需的所有计算。
《精通机器学习算法》是为开发者而作
……对数学没有背景
……并且对机器学习充满兴趣
隆重推出“精通机器学习算法”电子书。这本电子书经过精心设计，旨在温和地介绍学习模型和从数据中进行预测的流程，涵盖了 10 种流行且实用的监督机器学习算法，用于预测建模。
每种算法都包含一个或多个分步教程，详细说明如何将数字代入每个方程以及期望的输出数字。这些教程将引导您逐步完成从训练数据创建模型和进行预测的过程。
更重要的是，每个教程都设计为在电子表格中完成。电子表格是自动化计算最简单的方法，任何人都可以使用电子表格，从初学者到专业开发者，再到核心程序员。
如果您能理解机器学习算法在电子表格中是如何工作的，那么您就真正了解它的工作原理了。然后，您可以选择任何您喜欢的编程语言来实现它，或者利用您新获得的知识和理解来在实践中提高算法的性能。
您需要了解的关于10种顶级机器学习算法的一切
您将获得
6堂重要的背景课程
11个清晰的算法描述
12个分步算法教程
这本电子书围绕两个主题编写，旨在帮助您尽快理解机器学习算法。
这两个部分是算法描述和算法教程
算法描述：从高层次上发现每个算法是什么以及它通常如何运作。
算法教程：深入每个机器学习算法，并通过案例研究了解它是如何学习和进行预测的。
1. 算法描述
以下是线性、非线性及集成算法描述的概述
- 算法 1：梯度下降。
- 算法 2：线性回归。
- 算法 3：逻辑回归。
- 算法 4：线性判别分析。
- 算法 5：分类与回归树。
- 算法 6：朴素贝叶斯。
- 算法 7：K近邻算法。
- 算法 8：学习向量量化。
- 算法 9：支持向量机。
- 算法 10：袋装决策树和随机森林。
- 算法 11：提升和AdaBoost。
2. 算法教程
以下是分步算法教程的概述
- 教程 1：使用统计学的简单线性回归。
- 教程 2：使用梯度下降的简单线性回归。
- 教程 3：使用梯度下降的逻辑回归。
- 教程 4：使用统计学的线性判别分析。
- 教程 5：使用基尼系数的分类与回归树。
- 教程 6：用于分类数据的朴素贝叶斯。
- 教程 7：用于实值数据的高斯朴素贝叶斯。
- 教程 8：用于分类的 K 近邻算法。
- 教程 9：用于分类的学习向量量化。
- 教程 10：使用梯度下降的支持向量机。
- 教程 11：袋装分类与回归树。
- 教程 12：用于分类的 AdaBoost。
每个教程都设计为普通开发者能在大约30分钟内完成。
《精通机器学习算法》目录
以下是您将获得的所有内容……
精通机器学习算法
算法教程和电子表格
一份包含您所需一切的数字下载包，包括：
- 清晰的算法描述，帮助您理解每种技术背后的原理。
- 分步算法教程向您展示每个模型究竟是如何学习的。
- 电子表格展示了书中所有示例和计算，为您提供可用的模型，供您学习和扩展。
- 实际的示例，让您能清楚地看到输入和输出的数字，细节无处可藏。
- PDF格式的数字电子书，让您可以将书和电子表格并排打开，精确地看到每个模型如何运作。
- 理解算法行为所需的基础，以便您选择要使用的算法并诊断问题。
所有机器学习算法的重要基本原理，包括
- 用于描述数据的统计和计算机科学术语，以及它们各自的含义（附图）。
- 所有机器学习算法解决的根本问题及其重要性。
- 算法的参数化和非参数化分类，以及何时使用每种分类。
- 监督和无监督技术之间的重要区别，以及为什么您应该只关注其中一种。
- 偏差和方差引入的模型误差，以及如何平衡它们。
- 过拟合和欠拟合导致的算法性能不佳，以及识别和缓解两者的技术。
您在需要时，深入研究所需的资源，包括
- 顶级机器学习教科书，如果您渴望更多，可深化您的机器学习算法基础。
- 最佳论坛和问答网站，您可以提出具有挑战性的问题并获得实际回复的地方。
线性和非线性算法
充分利用线性算法，这是大多数项目的起点，包括
- Excel 中的重要函数，让您能够毫无阻碍地理解机器学习算法的运作方式。
- 充分利用梯度下降的技巧，这是许多算法的核心。
- 一种巧妙的捷径，可以大大简化线性回归。
- 梯度下降在线性和逻辑回归中的应用，实现快速鲁棒学习，以及过程中每一步的具体计算数字。
- 当逻辑回归不起作用时，用于处理多于两个类别的分类的线性算法。
通过更高级的非线性算法获得更好的性能，包括
- 构建决策树的程序，以及您需要了解的精心解释的成本函数，以使其发挥作用。
- 贝叶斯定理和巧妙的简化，让您能够利用概率的力量进行预测建模。
- 一个简单小技巧，让您可以在实值数据上使用贝叶斯概率。
- 简单而强大的最近邻方法以及当您拥有大量数据特征时可能让您犯错的问题。
- 一种巧妙的简化最近邻方法，它使用学习而不是“一个庞大的愚蠢观测数据库”。
- 广泛使用的支持向量机方法背后的简单原理以及它如何转化为实际的预测建模算法。
结合来自许多模型的预测与集成算法，包括
- 有趣的引导方法用于估计数量，以及它如何轻松地应用于随机森林算法的基础，这可能是当今最流行的机器学习算法。
- 创建模型来纠正其他模型错误的想法，以及如何将其扩展以实现令人印象深刻的结果。
您还需要什么？
抢先看电子书内容
以下是电子书部分页面的截图。点击放大。
奖励：机器学习算法电子表格
……您还将获得16个完全可用的电子表格
书中介绍的每个机器学习算法教程都是独立的，这意味着您可以随时开始，随时停止，随时继续。
您将获得16个Excel电子表格，书中每个机器学习算法教程对应一个。
这意味着您可以跟随学习，并将您的答案与所提供电子表格中每个算法的已知工作实现进行比较。
这对于加快您在处理算法细节时的进度非常有帮助。
《精通机器学习算法》电子表格
关于作者
您好，我是 Jason Brownlee。我负责运营本网站，并撰写和出版了本书。
我和我的妻子及儿子们住在澳大利亚。我喜欢读书、写教程和开发系统。
我拥有计算机科学和软件工程背景，以及人工智能专业的硕士和博士学位，主攻随机优化。
我写过关于算法的书籍，在比赛中获胜并排名靠前，为初创公司提供咨询，并在业界工作多年。（是的，我花了很多时间构建和维护真正的运营系统！）
帮助开发者入门并精通应用机器学习，这让我感到非常满足。
我采用一种非传统的自上而下、结果优先的机器学习教学方法，我们从实践教程和问题开始，然后在需要时再深入理论。
如果您有任何问题，我随时乐意帮助。我希望您能在机器学习领域变得出色。
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看看客户们怎么说
道格·施密特 (Doug Schmidt) 培生集团首席企业架构师
Machine Learning Mastery 将数学、统计学和计算机科学的背景知识与实用的方法完美结合，涵盖了机器学习的关键要点。这本书非常适合有好奇心的工程师和管理者，他们希望获得对机器学习领域的清晰、丰富且充满事实的总结。
汤姆·埃尔德斯 (Tom Elders) Applied Works 技术总监
这本书名副其实。我之前尝试过许多关于机器学习的课程、书籍和教程，但数学符号一直是个障碍。这本书并没有回避数学符号，而是以一种程序员不仅能理解，而且能意识到他们一直说着同一种语言的方式来呈现它。
机器学习难以理解，但这本书将挑战简化为简单的学习和实践，任何程序员都应该能够应对，而无需学习或重新学习数学。
图沙尔·萨克塞纳 (Tushar Saxena) Flipkart 业务分析师
很高兴这份指南中所有算法的内容都清晰明了，解释得很好。应用方法是它最棒的部分。我希望我能早点拿到这份指南，然后就能在机器学习算法方面领先一步。
感谢 Jason 加速了我的机器学习之旅！
罗伯特·丘姆利 (Robert Chumley) Cetrest Corporation 高级技术顾问
这是一本精心编写且深思熟虑的书籍。其中包含足够的信息，可以从零开始用任何编程语言编写机器学习算法。
我发现这本书读起来很快，并且极大地增进了我对机器学习算法的理解。
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您有任何问题吗？
机器学习技能值多少钱？
你的老板问你：
“嘿，你能为这个建立一个预测模型吗？”
想象一下，你拥有技能和信心去说：
“好的！”
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我经历过。 那感觉太棒了！
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你还有哪些选择？
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(1) 一本 100 美元以上的理论教科书
...它枯燥乏味，充满了数学，你很可能永远也读不完。
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...那里都是年轻人，你必须出差，而且可能需要几个月的时间。
(3) 一个 100,000 美元以上的高等学位
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常见问题
客户问题 (78)
感谢您的兴趣。
抱歉，我不支持我的书籍的第三方经销商（例如在其他书店转售）。
我的书是自出版的，我将我的网站视为一个小型精品店，专门为那些对应用机器学习深感兴趣的开发者服务。
因此，我更喜欢自己控制书籍的销售和营销。
很抱歉，我不支持在捆绑包内更换书籍。
所提供捆绑包中的书籍组合是固定的。
我的电子商务系统不够先进，不支持临时捆绑。我相信您能理解。您可以在这里查看完整的书籍和捆绑包目录
如果您已经购买了一个捆绑包，并希望更换其中的一本书，那么非常抱歉，我不支持换书或部分退款。
如果您不满意，请直接联系我，我可以为您安排退款。
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我确实有一些现有的书籍捆绑包，我认为它们搭配得很好。
您可以在这里查看我所有可用的书籍和捆绑包目录
抱歉，我不销售我的书的实体版。
所有的书籍和捆绑包都是 PDF 文件格式的电子书。
这是我经过深思熟虑后有意为之的决定
- 这些书充满了必须在电脑上完成的教程。
- 这些书假定您正在实践教程，而不是被动阅读。
- 这些书旨在在电脑屏幕上阅读，旁边放着代码编辑器。
- 这些书是实践手册，而不是用作参考书放在书架上。
- 这些书会频繁更新，以跟上领域和 API 的变化。
我希望这解释了我的理由。
如果您真的想要实体版，您可以购买书籍或捆绑包，并为个人使用打印一份。PDF 文件上没有数字版权管理（DRM）来阻止您打印它们。
抱歉，我不提供 Kindle (mobi) 或 ePub 版本的书籍。
这些书仅以 PDF 文件格式提供。
这是我经过深思熟虑的设计。我的理由如下：
- 我使用 LaTeX 来排版文本和代码，以提供专业的外观，我担心电子书阅读器会搞砸这一点。
- 增加支持的格式会带来维护上的麻烦，这将占用大量时间，影响我更新书籍和创作新书。
- 最关键的是，在电子阅读器或 iPad 上阅读与选择 PDF 格式所支持的书籍与代码编辑器并排打开的方法背道而驰。
我的材料是实践手册，旨在在电脑上打开，旁边放着文本编辑器和命令行。
它们不是离开电脑阅读的教科书。
您可以查看任何一本书的目录。
我在每本书的页面上都提供了两份目录。
具体来说：
- 一份书面摘要，列出了书中的教程/课程及其顺序。
- 一份从 PDF 中截取的目录截图。
如果您找不到目录，请在页面上搜索标题为“目录”的部分。
我很高兴您在开发自己的课程材料时使用我的部分材料，例如课堂讲座的幻灯片或家庭作业练习。
如果您免费分享我的材料或逐字使用，我会不高兴。这将构成版权侵犯。
我网站上和我书中的所有代码都是为教育目的而开发和提供的。我对代码、它可能做什么或您可能如何使用它不承担任何责任。
如果您使用我的材料进行教学，请引用来源，包括：
- 作者姓名，例如“Jason Brownlee”。
- 教程或书籍的标题。
- 网站名称，例如“Machine Learning Mastery”。
- 教程或书籍的 URL。
- 您访问或复制该代码的日期。
例如
- Jason Brownlee, Python 机器学习算法, Machine Learning Mastery, 网址：https://machinelearning.org.cn/machine-learning-with-python/, 访问于 2018 年 4 月 15 日。
另外，如果您的作品是公开的，请联系我，我很乐意出于一般兴趣看看它。
通常不提供。
我的书中没有练习或作业。
我确实在一些书中有端到端的项目，但它们是以教程形式呈现的，我会引导您完成每一步。
书的章节是作为独立的教程编写的，有特定的学习成果。在教程结束时，您将学会如何做某件事。
有些书有一个名为“扩展”的部分，提供了一些以更高级的方式修改教程中代码的想法。它们就像自学练习。
不行。
我有一些书不需要任何编程技能，例如：
其他书籍确实有特定编程语言的代码示例。
您必须了解该编程语言的基础知识，例如如何安装环境以及如何编写简单的程序。我不教编程，我教的是面向开发者的机器学习。
您不需要是一个好的程序员。
话虽如此，我确实为那些可能不熟悉特定语言的开发者提供了关于如何高效设置环境的教程，甚至还有编程语言的速成课程。
抱歉，我没有视频。
我只有文本格式的教程课程和项目。
这是有意为之。我曾经有过视频内容，但我发现完成率要低得多。
我希望您能将材料付诸实践。我发现基于文本的教程是实现这一目标的最佳方式。通过基于文本的教程，您必须阅读、实现并运行代码。
而通过视频，您只是被动观看，不需要采取任何行动。视频是娱乐或信息娱乐，而不是富有成效的学习和工作。
在阅读并实践教程之后，您更有可能运用所学知识。
是的，我提供 90 天无理由退款保证。
我为我的书负责。它们包含了我对特定机器学习主题的最佳知识，并且每本书都经过数万名读者的阅读、测试和使用。
尽管如此，如果您发现我的某本电子书不适合您，我会全额退款。
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我建议使用在 TensorFlow 2.2（或更高版本）上运行的独立 Keras 2.4（或更高版本）。
博客上的所有教程都已更新，使用在 Tensorflow 2 上运行的独立 Keras。
所有书籍都已更新，使用相同的组合。
我还不推荐使用作为 TensorFlow 2 一部分的 Keras（例如 tf.keras）。它太新了，新事物总有问题，我正在等待尘埃落定。独立 Keras 已经运行多年，并且继续表现出色。
有一种教程不支持 TensorFlow 2，因为这些教程使用了尚未更新以支持 TensorFlow 2 的第三方库。具体来说，使用 Mask-RCNN 进行对象识别的教程。一旦第三方库更新，这些教程也将随之更新。
这本书“Python 长短期记忆网络”并非专注于时间序列预测，而是专注于用于一系列序列预测问题的 LSTM 方法。
这本书“深度学习用于时间序列预测”向您展示了如何为单一变量、多变量和多步时间序列预测问题开发 MLP、CNN 和 LSTM 模型。
迷你课程是关于一系列机器学习主题的免费课程，通过电子邮件、PDF 和博客文章提供。
迷你课程的特点是：
- 简短，通常为 7 天或 14 天。
- 简洁，通常每节课给出一个技巧或代码片段。
- 有限，通常范围较窄，仅限于几个相关领域。
电子书则在许多相同主题上提供完整的培训课程。
电子书的特点是：
- 更长，通常包含 25+ 个完整的教程课程，每个课程最多需要一小时完成。
- 完整，为每个课程提供温和的介绍，并包括完整的可用代码和进一步阅读材料。
- 广泛，涵盖了该主题所需的所有内容，以便快速上手并将技术应用到您自己的项目中。
迷你课程旨在让您快速获得结果。如果您想了解更多信息或更完整的代码示例，可以购买相关的电子书。
这本书“精通机器学习算法”适合程序员和非程序员。它通过算术和电子表格中的实际示例（而非代码）教您 10 种顶级机器学习算法的工作原理。重点在于理解每个模型如何学习和进行预测。
这本书“从零开始机器学习算法”适合通过编写代码来学习的程序员。它提供了关于如何实现顶级算法以及如何加载数据、评估模型等的逐步教程。它较少关注算法的工作原理，而是专注于如何在代码中实现每个算法。
这两本书可以相互补充。
这些书是我博客内容的浓缩和更便捷的版本。
我将我的书设计成课程和项目的结合体，教您如何使用特定的机器学习工具或库，然后将其应用于真实的预测建模问题。
这些书会进行更新，包括错误修复、API 变更的更新以及新章节的增加，这些更新是完全免费的。
我确实会将一些书的章节作为示例发布在博客上，但它们与周围的章节或书提供的叙事没有联系，也不提供独立的代码文件。
每本书都附带了书中使用的所有源代码文件，您可以将它们用作配方来快速启动您自己的预测建模问题。
我的书是实践手册，不是教科书。
它们没有深入的理论解释，只有可行的例子，这些例子高度专注于您需要知道的信息，以便将机器学习应用到您的项目中。
几乎没有数学，没有理论或推导。
我的读者非常欣赏我材料中使用的自上而下而非自下而上的方法。这是我收到反馈最多的一个方面。
我的书并不适合所有人，它们是为需要快速获得结果的从业者精心设计的。
电子书可以直接从我的网站上购买。
- 首先，找到您希望购买的书籍或捆绑包，您可以在这里查看完整的目录
- 点击您想购买的书籍或捆绑包，进入该书的详情页面。
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- 在购物车中填写您的详细信息和支付信息，然后点击“下单”按钮。
- 完成购买后，您将收到一封包含下载您的书籍或捆绑包链接的电子邮件。
所有价格均为美元（USD）。
书籍可以通过 PayPal 或信用卡购买。
Machine Learning Mastery 上的所有价格均为美元。
可以使用支持国际支付的 PayPal 或信用卡进行支付（例如，大多数信用卡都支持）。
您不必明确地将您的货币兑换成美元。
当您使用 PayPal 或信用卡付款时，货币转换会自动进行。
要在购物时使用折扣码，也称为优惠码或折扣券，请按照以下步骤操作：
1. 在结账页面的“折扣券”字段中输入折扣码文本。
注意，如果您在结账页面上没有看到名为“折扣券”的字段，则表示该产品不支持折扣。
2. 点击“应用”按钮。
3. 然后您会看到一条消息，表明折扣已成功应用于您的订单。
注意，如果您使用的折扣码已失效，您会看到一条消息，表明折扣未能成功应用于您的订单。
你应该按什么顺序读这些书？
这是一个很好的问题，我最好的建议如下：
- 考虑从一本您最感兴趣的主题的书开始。
- 考虑从一本您可以立即应用到项目上的主题的书开始。
另外，请考虑您不需要阅读所有的书，也许一部分书就能让您获得您需要或想要的技能。
尽管如此，一个建议的阅读顺序如下：
-
- 机器学习概率
- 机器学习的统计方法
- 机器学习线性代数
- 机器学习优化
- 机器学习微积分
- 数据科学入门指南
- 精通机器学习算法
- 从零开始实现机器学习算法
- 用于机器学习的 Python
- 使用 Weka 精通机器学习
- 精通 Python 机器学习
- 精通 R 语言机器学习
- 新一代数据科学
- 机器学习数据准备
- 使用 Python 处理不平衡分类问题
- 使用 Python 进行时间序列预测
- 使用 Python 实现集成学习算法
- 使用 Python 实现 XGBoost
- 使用 Python 进行深度学习
- 使用 PyTorch进行深度学习
- 使用 Python 构建长短期记忆网络
- 用于自然语言处理的深度学习
- 使用 Hugging Face Transformers 进行自然语言处理
- 用于计算机视觉的深度学习
- OpenCV 中的机器学习
- 用于时间序列预测的深度学习
- 更好的深度学习
- 使用 Python 构建生成对抗网络
- 使用注意力机制构建 Transformer 模型
- 使用 ChatGPT 提高生产力（这本书可以按任何顺序阅读）
- 使用 Stable Diffusion 精通数字艺术（这本书可以按任何顺序阅读）
希望这能有所帮助。
我最好的建议是，从一本您可以立即应用的主题的书开始。
除此之外，选择一个您最感兴趣的主题。
如果您不确定，或许可以尝试学习一些免费教程，看看您倾向于哪个领域。
通常，我建议专注于端到端地解决预测建模问题的整个过程。
我有三本书，通过三个顶级的开源平台，向您展示如何做到这一点。
- 精通Weka机器学习 (无需编程)
- 精通R语言机器学习 (使用caret)
- 精通Python机器学习 (使用pandas和scikit-learn)
这些都是很好的入门选择。
您随时可以回过头来，选择一本关于算法的书，以便更深入地了解特定方法的工作原理。
《Python深度学习》这本书可以看作是《Python长短期记忆网络》的预备知识。它教您如何开始使用Keras，以及如何开发您的第一个MLP、CNN和LSTM。
《Python长短期记忆网络》这本书深入探讨了LSTM，教您如何准备数据、如何开发一系列不同的LSTM架构、参数调整、更新模型等等。
这两本书都专注于使用Keras库在Python中进行深度学习。
《Python长短期记忆网络》这本书主要关注如何为序列预测开发一系列不同的LSTM网络。
这本书“深度学习用于时间序列预测”侧重于如何使用一系列不同的深度学习模型（MLP、CNN、LSTM 和混合模型）来解决一系列不同的时间序列预测问题（单一变量、多变量、多步和组合）。
LSTM这本书只教LSTM，不侧重于时间序列。而时间序列深度学习这本书则侧重于时间序列，并教授如何使用包括LSTM在内的多种不同模型。
《Python长短期记忆网络》这本书专注于如何实现不同类型的LSTM模型。
《自然语言处理深度学习》这本书专注于如何使用包括LSTM在内的多种不同网络来解决文本预测问题。
LSTM这本书可以为NLP这本书提供支持，但它不是必需的预备知识。
您可能需要“Machine Learning Mastery”公司的企业或公司税号用于您自己的税务目的。例如，这在欧盟公司中很常见。
Machine Learning Mastery 公司在波多黎各运营。
因此，公司没有欧盟的增值税（VAT）识别号或适用于您所在国家或地区的类似税号。
公司确实有一个公司编号。详细信息如下：
- 公司名称：Zeus LLC
- 公司编号: 421867-1511
在《精通机器学习算法》中没有代码示例，因此没有使用任何编程语言。
书中通过基本算术描述算法并总结其工作原理。算法的行为也在Excel电子表格中进行了演示，这些表格随书提供。
这是一本学习算法工作原理的绝佳书籍，不会被理论或编程语法所分心。
如果您有兴趣通过从头开始编码（使用Python编程语言）来学习机器学习算法，我推荐另一本书：
所有的书都经过测试，可以与Python 3（例如3.5或3.6）一起使用。
大多数书籍也经过测试，可以与Python 2.7一起使用。
在可能的情况下，我建议使用最新版本的Python 3。
我确实会先在博客上测试我的教程和项目。这就像是创意的早期体验，其中许多并没有进入我的培训材料。
书中的大部分材料最初都以某种形式出现在我的博客上，后来经过提炼、改进并以章节格式重新包装。我发现这对于提高质量和修复错误有很大帮助。
书籍提供了更方便的材料包装，包括源代码、数据集和PDF格式。它们还包括对新API的更新、新章节、错误和拼写修正，以及直接与我联系以获得我能提供的所有支持和帮助。
我相信我的书以几十美元的价格提供了价值数千美元的教育。
它们是我数月甚至数年经验的结晶，浓缩在几百页精心制作且经过充分测试的教程中。
我认为对于希望快速掌握应用机器学习技能或在项目中使用机器学习的专业开发人员来说，它们是物超所值的。
此外，机器学习技能对您、对您的下一个项目、以及对您当前或未来的雇主价值几何？
尽管如此，如果您是学生，或者您不习惯北美、澳大利亚、英国及世界类似地区开发人员的高薪，我的书的价格可能看起来很贵。对此，我感到抱歉。
折扣
我确实为学生、教师和退休人员提供折扣。
请联系我了解更多信息。
免费资料
我在我的博客上提供了大量免费内容，您可以在这里开始学习我最好的免费资料：
关于我的书籍
我的书是实战手册。
它们是为那些想知道如何使用特定库来实际解决问题并在工作中交付价值的开发人员准备的。
- 我的书只引导您了解那些为了取得成果而必须知道的要素。
- 我的书是PDF格式，并附带代码和数据集，专为方便您在电脑上阅读和实践而设计。
- 我的书让您可以通过电子邮件直接联系到我（还有哪些书能提供这个？）。
- 对于专业开发人员来说，我的书是一笔微小的业务开销，可以记入公司账目，并且在大多数地区可以抵税。
很少有机器学习培训材料专注于如何取得成果。
绝大多数资料都在重复同样的数学和理论，却忽略了您真正关心的一件事：如何在项目中使用这些方法。
与其他选项的比较
让我为您提供一些关于书籍定价的背景信息：
YouTube上有免费视频，博客上有免费教程。
- 很好，我鼓励您使用它们，包括我自己的免费教程。
有一些非常便宜的视频课程，教您一两个API的技巧。
- 我的书教您如何使用一个库来端到端地完成一个项目并交付价值，而不仅仅是几个技巧。
一本机器学习教科书可能要花费50到100美元。
- 我所有的书都比一般的机器学习教科书便宜，而且我期望您能更快地提高生产力。
一个训练营或其他线下培训可能花费1000多美元，并持续数天到数周。
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抱歉，我的书不在像Amazon.com这样的网站上销售。
出于多种原因，我慎重决定不把我的书放在亚马逊上：
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我希望这能帮助您理解我的理由。
我免费赠送了很多内容。事实上，是大部分内容。
帮助经济不宽裕的学生和从业者对我来说很重要，因此我提供了大量的免费内容。
您可以通过以下方式获取免费内容：
我对此进行了深思熟虑，我销售机器学习电子书有几个重要原因：
- 我用收入来支持网站和所有非付费用户。
- 我用收入来养家糊口，以便我能继续创作内容。
- 为教程付费的从业者更有可能认真学习并学到东西。
- 我的书目标读者是更有可能负担得起这些材料的职业人士。
是的。
您购买的书籍或捆绑包中的所有书籍更新都是免费的。
书籍通常每隔几个月更新一次，以修复错误、拼写问题并跟上API的变化。
随时联系我，查询是否有更新。请告诉我您拥有的书籍版本（版本号列在版权页上）。
是的，这些书可以帮助您找到工作，但只是间接的。
找到工作取决于您自己。
这是一个寻找职位空缺的组织与拥有技能和背景的您之间的匹配问题。
话虽如此，有些公司更看重您能为业务带来的价值，而不是您的学位。通常，这些是较小的公司和初创企业。
您可以通过学习并精通端到端解决预测建模问题来专注于提供机器学习价值。您可以通过建立一个已完成项目的机器学习作品集来展示这项技能。
我的书正是为了帮助您实现这些目标而设计的。它们准确地教您如何使用开源工具和库在预测建模项目中取得成果。
您还有其他问题吗？
请联系我.