《機器學習：公式推導與代碼實現》樣章試讀及意見征求

機器學習

Author：louwill

Machine Learning Lab

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大家好，我的新書《機器學習：公式推導與代碼實現》目前正在寫作中，預計明年2月底可完稿。

為了讓本書能夠更加貼近廣大機器學習愛好者、相關專業(yè)學習者或者從業(yè)者的具體實際，用更通俗易懂的方式把機器學習原理呈現給讀者，特在此發(fā)布本書的樣章試讀以及意見征求稿。希望能得到各位讀者寶貴的意見與建議。

樣章為本書第2章——線性回歸，本書對于機器學習模型的寫作范式從例子引入開始，到完整的原理和公式推導，再到具體的NumPy實現，基本路線也深度契合本書的書名：推導與實現。

樣章pdf可在后臺回復 樣章?獲取，期待您的寶貴意見。

樣章摘選如下：

在機器學習模型中，線性模型（Linear Model）是一種形式簡單，但卻包含著機器學習主要建模思想的模型。線性回歸（Linear Regression，LR）是線性模型的一種典型。比如“雙十一”中某款產品的銷量預測、某數據崗位的薪資水平預測，都可以用線性回歸來擬合模型。從某種程度上來說，回歸分析不再局限于線性回歸這一具體模型和算法，更包含了廣泛的由自變量到因變量的機器學習建模思想。

有數據或算法學習等問題想要咨詢的同學，可以加我微信，一般都會給到大家針對性的建議。