程序员书库（ID：CodingBook）综合整理了梁劲（Jim Liang）撰写的机器学习教程。这份教程自2018年起不定期更新，现已完成。目前，该教程已达到725页，下载次数超过8万次，详细介绍了机器学习的概念、数学知识及多种经典算法。

近年来，人工智能领域备受关注，未来有望带来颠覆性的变革。然而，许多人试图学习机器学习时，往往在越过初步阶段后便难以坚持，主要原因是学习难度大且市场上缺乏系统且清晰的教材。Jim Liang 将自己的学习笔记整理成这份教程，旨在解决这些问题。

教程分为三个主要部分：

第一部分：基础知识介绍

这部分涵盖了机器学习的基本流程、数据处理、模型构建、评估指标（如均方误差MSE和ROC曲线）、模型部署、过拟合和正则化等内容。此外，还展示了机器学习模型的开发过程。

第二部分：常用算法介绍

这部分介绍了线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机SVM、K近邻算法Knn、K-means聚类、决策树、随机森林、AdaBoost、朴素贝叶斯、梯度下降和主成分分析等算法。

第三部分：大规模机器学习方法介绍

最近几个月，Jim Liang 增加了关于计算机视觉的内容，新增了200多页。这些内容主要参考了斯坦福大学CS231课程和吴恩达的“深度学习”课程。内容涵盖了卷积神经网络（如AlexNet和ResNet）、目标检测和语义分割等算法。

通过阅读这份教程，读者会发现其中包含了大量图表，作者尽量通过图表来解释问题，避免冗余的文字描述。这使得读者能够轻松入门机器学习。这份全面的学习笔记适合非专业人士了解机器学习基础概念，同时也适合有专业背景的人士进一步深入学习。

作者表示，这份教程目前已完成，不会再进行更新。感兴趣的朋友可以尽快下载。

下载地址： https://pan.baidu.com/s/1tNXYQNadAsDGfPvuuj7_Tw