在人工智能日久见兴盛的今天，AI 领域的图书多如牛毛，想要入门机器学习有很多很多的选择，可博文菌翻来翻去后发现，选择都是你们的，悲伤是自己的……因为……

对于博文菌这样一个只有高中数学基础的憨憨，什么神级入门书、什么网红AI小册子，在菌眼里字都认识没错，可连在一起怎么就那么难懂呢！？

不仅满脸迷惑，线性回归、对率回归、支持向量机、人工神经网络几个兄弟随时都有可能冲过来送上一顿乱锤，那滋味儿……

都说入门方法千千万，可看来看去总有重复的套路和手法。不同的方法，却有着相同的难度，机器学习的大门仿佛焊死了一般伫立在博文菌眼前(；´д｀)ゞ丨

直到今天！

好心的编辑姐姐将一本《快乐机器学习》带到了博文菌的面前。翻阅之后博文菌被瞬间击中！

不愧是一本真正通俗易懂的机器学习入门书，

思路理清了，推导能看懂了，

线性回归和对率回归它们也不能对我为所欲为了！

这让单细胞的博文菌仿佛拥有了神经系统，

从此有了学习、思考与爱的能力~

————  机器学习并不难  ————

“机器学习我能学会吗？” 如果你有这样的疑虑，不如来翻阅此书，只要你有高中数学基础，其他的，本书会带你轻松地逐一击破！

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学习并精通任何一门学科无外乎要经过四个步骤：

它是什么？它可行吗？怎么学它？如何学好它？

机器学习也不例外，本书的内容非常的简单粗暴：

机器学习是什么

机器学习可行吗

机器学习如何学

如何学好机器学习

并且用超清晰的结构编排，深入浅出地解答这四个问题

本书第1章介绍 机器学习是什么 ，即从定义开始，详细介绍机器学习涉及的知识、数据和性能度量。

第2章介绍 机器学习可行吗 ，即介绍机器具备学习样本以外的数据的能力。

第3章介绍 机器学习怎么学 ，即介绍机器如何选择出最优模型。作者在这 3 章的写作上花费的时间最多，光这 3 章的内容就绝对会让读者有所收获。

第 4~14 章介绍 如何学好机器学习 ，重点介绍机器学习的各类算法和调参技巧。

第 15 章介绍机器学习中的一些非常 实用的经验 ，包括学习策略、目标设定、误差分析和偏差与方差分析。

▼

在这样的编排下，此书非常清晰地告诉了你机器学习领域有哪些核心的内容，到底从哪里开始学习，先学什么后学什么，一步步学习的较优路径是什么，如何在较短的时间内达到较优的学习效果。

作者写作本书的目的是深入浅出介绍机器学习，使看似复杂、晦涩的专业知识变得通俗易懂，让那些想入门的读者感觉门槛没有那么高，让有基础的读者感觉内容也很丰富。

为了达到这两个目的，本书用①有趣的引言故事来激起读者的阅读兴趣，

用②清晰的思维导图来明晰结构，帮助读者选择学习路线，随时掌握自己的学习进程，

用③创意的自画图表呈现知识点，增强美感的同时帮助读者加深印象与理解，

还配有④详细的算法推导，最大程度的帮助读者理解原理

每个知识点都是理论和实践相结合，既有严谨的数学推导，又有多样的代码展示，图文并茂。四大特色相辅相成，达到趣、美、准、全，让每位读者从本书中获益，快乐地学习机器学习。

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本书就是这样，不断地帮助我们了解、调整自己的学习方式，从而做到真正的“快乐机器学习”。

王圣元

金融风险管理师

特许另类投资分析师

学习及工作经历：现任新加坡某金融咨询公司总监。拥有新加坡国立大学量化金融学士学位和金融数学硕士学位；在新加坡国立大学攻读硕士学位期间，曾任金融数学课程的辅导老师，深受学生喜爱，在教课结束时被评为“优秀辅导老师”。

自我学习过程：获得金融风险管理师 (FRM) 和特许另类投资分析师 (CAIA) 认证，及 Coursera 颁发的机器学习、深度学习和TensorFlow实战的认证。平时坚持写作，是公众号“王的机器”的主理人，其中分享了关于金融工程、机器学习和量化投资的高质量文章。

作者的信条是“Yearning for Learning, Leading by Reading, Distilling by Writing”（多学多读多写，终身渴望学习，通过读书保持领先，通过写作用心灌输）。

  适 读 人 群  

有一定数学和统计学基础的高中生丨

机器学习初学者丨高校相关专业学生

现在，轻松入门机器学习的机会就在这里

动动手指即可触达，你来不来(｀・ω・´)

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