机器学习+深度学习综述（英文）

一天搞懂深度学习

来源seaborn

本书全面介绍了机器学习及深度学习所需的数学知识，包括代数、拓扑和微积分等方面，同时也包括计算机科学和机器学习的优化理论。全书共2190页，是一本不容错过的工具书。作者草稿已放出，欢迎支持作者购买实体书

机器学习和深度学习是人工智能领域的两个重要分支。机器学习是基于预定义的算法和模型，对给定的数据进行训练和推断，从而实现对未知数据的预测和分类。而深度学习则是一种基于神经网络的学习方法，能够通过训练自动

深度学习与传统的机器学习不同在于，深度学习可以通过机器自动设置特征权重来训练出模型，不需要人为设计特征点。而传统机器学习则需要设计者规划好一些特征，在通过这些特征来对数据进行学习，并分类。而且深度学习

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机器学习可应用在各个方面，本篇将在系统性进入机器学习方向前，初步认识机器学习，利用线性回归预测波士顿房价；原理简介利用线性回归最简单的形式预测房价，只需要把它当做是一次线性函数y=kx+b即可。我要做

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该资源以python为工具学习深度学+机器学习。资源内容（深度学习基础与机器学习介绍+算法与应用）