The Mechanics of Machine Learning - 課程詳細介紹

基本資訊

書名： The Mechanics of Machine Learning
作者： Terence Parr 和 Jeremy Howard
網站： https://mlbook.explained.ai/
版權： Copyright © 2018-2019 Terence Parr. All rights reserved
語言： 英語
格式： 線上網頁版（HTML和PDF格式）
費用： 免費

課程概述

這是一本專為程式設計師設計的機器學習入門書籍，旨在幫助讀者快速掌握機器學習的核心概念和實際應用。該書採用了一種獨特的「聚焦少數強大模型」的方法，而不是像許多教科書那樣廣泛調研各種機器學習演算法。

核心特色

• 實用性導向：作者幽默地警告說「這本書的內容如此實用，你完全可以在實際工作中使用它」
• 聚焦核心演算法：專注於少數幾個在真實問題上極其有效的強大模型
• 權威性：合著者Jeremy Howard使用書中介紹的這幾個模型，連續兩年在Kaggle.com競賽中獲得第一名
• 深度講解：由於採用窄而深的方法，有充分空間詳細講解模型、訓練和測試過程
• 程式碼實作：提供直觀的描述和完整的程式碼實作

作者背景

Terence Parr

• 舊金山大學電腦科學和資料科學系教授
• 曾是舊金山大學分析學碩士專案的創始主任（後來發展為資料科學碩士專案）
• Google技術負責人，前電腦/資料科學教授
• 開源專案活躍貢獻者，專注於生成式AI生產力工具

Jeremy Howard

• fast.ai聯合創始人
• Kaggle競賽傳奇選手，連續兩年獲得第一名
• 深度學習領域知名專家

教學方法與特色

1. 程式設計師友善

• 專門為有程式設計背景的讀者設計
• 提供完整的程式碼實作
• 理論與實踐相結合

2. 實用案例驅動

• 使用真實的Kaggle競賽案例（如推土機銷售預測）
• 詳細的探索性資料分析(EDA)過程
• 模型訓練的完整流程

3. 互動學習

• 配套網站提供補充材料
• 資料集和程式碼庫供進一步探索
• 支援公開註釋和評論功能

技術棧與工具

該書使用以下工具和技術：

• 程式語言：Python
• 文件生成：使用Bookish從標記+markdown+python+latex原始碼生成
• 實際資料：Kaggle競賽資料集
• 機器學習框架：scikit-learn等主流工具

學習目標

透過學習這本書，讀者將能夠：

1. 理解機器學習的運作原理

   • 掌握核心演算法的內在機制
   • 理解模型訓練和測試的詳細過程

2. 實際應用能力

   • 在真實問題中應用機器學習
   • 處理實際資料集的完整流程

3. 競賽級別的技能

   • 學會使用經過實戰驗證的高效模型
   • 掌握資料預處理和特徵工程

適合人群

• 主要受眾：有程式設計經驗的程式設計師
• 次要受眾：資料科學初學者、機器學習從業者
• 背景要求：具備基本的程式設計知識，特別是Python
• 數學要求：基礎的統計和線性代數知識

課程狀態

• 進行中的專案：作者表示會持續添加章節和進行編輯
• 最新更新：2019年推出了關於EDA和模型訓練的新章節
• 社群支援：支援讀者回饋和建議

獲取方式

• 官方網站：https://mlbook.explained.ai/
• 格式：HTML線上版本和PDF下載
• 費用：完全免費
• 限制：請勿在網路上複製或以任何方式重新分發

評價與影響

該書在機器學習社群獲得了積極評價，被認為是：

• 程式設計師快速入門機器學習的優秀資源
• 理論與實踐結合的典型教材
• 聚焦實用性的機器學習指南

註：本書內容「如此不令人興奮，以至於你能夠在實際工作中使用它」——這是作者的幽默表達，強調了書籍的實用性特點。