《一书解决几乎所有机器学习问题》.PDF下载

主要观点总结

本文介绍了关于机器学习和深度学习的书籍、课程及相关资源。书籍由AI公司的Chief Data Scientist Abhishek Thakur撰写，结合其竞赛和工作经验，重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题。文中还提及了其他相关资源，如机器学习系列课、导师顶会idea、大模型限时免费使用等福利。

关键观点总结

关键观点1: 书籍介绍

本书专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，结合实战，介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题，包括配置专属炼丹环境、监督学习VS无监督学习等内容。

关键观点2: 资源领取方式

读者可以通过扫码领取资源，添加微信并回复关键字'ML'即可获得网盘下载地址，领取相关资源。

关键观点3: 机器学习系列课程

该系列课程针对机器学习领域，重点介绍核心算法和理论，并帮助学生了解最新发展，学会针对各自学科设计算法。课程原价699元，现免费领取。

关键观点4: 创新点与论文写作

文章提到写论文时创新点的重要性，并分享了QS前50名大佬的现成顶会大模型idea，帮助解决写论文时的创新点不足问题。

关键观点5: 大模型限时免费使用福利

沃恩智慧公司的大模型沃研Turbo限时免费使用，读者可以通过扫码获取福利，解锁最新大模型实战课。

文章预览

介绍 本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。 专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。 作者 作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩 作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验， 重点介绍如何应用模型解决机器学习和深度学习的实际问题，内容如下， 配置专属炼丹环境 监督学习VS无监督学习 交叉验证 评价指标 安排机器学习项目 处理分类变量 特征工程 特征选择 Hyperparameter优化 图像分类与分割 文本分类/回归 集成学习 可复现的代码与模型部署  扫码领取资源  小编已将该资源上传至网盘 长按识别下方二维码，添加微信领取 回复关键字 ： ML （资源编码） 即可获得网盘下载地址 （如遇添加频繁请等会再 ………………………………