近日，吴恩达教授的《Machine Learning Yearning》（机器学习训练秘籍）已经全部发布，并且完全开源。这本书涵盖了58个章节，对于想要深入学习机器学习的人来说是一个绝佳资源。

机器学习已经成为多个重要应用的基础，例如网络搜索、垃圾邮件检测、语音识别以及产品推荐等。如果你或你的团队正在开发相关的机器学习应用，这本书将会是一个非常实用的参考。

这本书并非传统意义上的教科书，而是侧重于分享实战经验和技巧。它已经在知乎上获得了广泛的好评。接下来，让我们一起来了解一下这本书的主要内容。

这本书在讲什么？

本书的核心内容是如何让机器学习算法更好地工作，而不是简单地介绍各种机器学习算法。书中会教你如何运用这些工具来解决实际问题。如果你领导着一个机器学习团队，这本书将提供很多宝贵的建议，帮助你处理实践中遇到的各种问题。

书中详细介绍了如何为机器学习项目设定技术方向，以及如何选择合适的评估指标。这样可以帮助团队成员更好地理解和接受你的决策。

读这本书之前，你需要具备哪些能力？

如果你已经学过吴恩达教授在Coursera开设的机器学习MOOC课程，那么阅读这本书应该不会太难。

本书假设读者已经熟悉监督学习的概念，即利用带有标签的训练数据来训练模型。书中主要涉及的算法包括线性回归、逻辑回归和神经网络等。

内容概览

为了让你对这本书的内容有一个直观的感受，这里提供了一些内容的截图。

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相关链接

• GitHub: https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn
• 在线阅读: https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/docs/home/
• 中文版下载地址: https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn/releases/download/v0.5.0/MLY-zh-cn.pdf

希望这本书能够帮助你在机器学习领域取得更大的进步。