"《深入淺出機器學習：從數(shù)據(jù)到大模型》是一本旨在幫助讀者系統(tǒng)學習機器學習的著作。本書通過深入淺出的方式，將復雜的機器學習理論和技術(shù)講解得深入淺出。
本書從機器學習的基礎開始，為讀者提供了對數(shù)據(jù)處理、特征工程和模型評估等核心概念的全面介紹。讀者將學習如何準備和清洗數(shù)據(jù)，如何選擇和構(gòu)建合適的特征，并學會使用各種評估指標來評估模型性能。
然后，本書深入探討了常見的機器學習算法和技術(shù)。詳細解釋了線性回歸、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡等算法的原理和應用，通過豐富的示例和實踐項目，掌握這些算法的實現(xiàn)和調(diào)優(yōu)技巧。
本書聚焦于大規(guī)模模型和深度學習，介紹了深度學習的基本原理和常用的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。讀者將學習如何構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡，如何進行模型訓練和調(diào)優(yōu)，并了解大規(guī)模機器學習系統(tǒng)的實現(xiàn)和部署。"