《机器学习实战》读后感及笔记

一本关于机器学习的实用教程，涵盖了从原理、案例到程序实现（Python）的全面介绍。
机器学习就是从数据中发现数据背后的本质，捕获数据中有价值的信息和模式。
机器学习的核心就是算法，而算法的基础就是一序列的数学知识，包括统计、概率、矩阵等方面的知识。机器学习除了能模拟专家做出一些有目标的预测之外，还能根据数据获取背后的分类和关联关系，并做出预测。
在这个大数据的时代，数据无处不在，如何利用好这些数据、如何发挥这些数据的价值，是人类的挑战，也是每个人的机会。
工业革命使机器成为了人类的另一双手，让人类从繁重的体力劳动转向脑力劳动；而信息技术，特别是人工智能（机器学习）将成为人类的另一个大脑，促进人类从目前的脑力劳动升级到更有创造力的活动中去，造福人类的生活。
在以后的年代，因为机器学习的基础就是统计，统计学将成为一门最热门的科学。
这本书烧了好多脑，从第一遍的一知半解，再到第二遍的难点突破和脑图笔记分解，到第三遍的框架理解和梳理。
也不说那么多了，经过整理的框架如下，具体的内容在脑图文件中可以展开。
如果想深入学习机器学习的算法的话，这本书还是一个不错的推荐。