前言

大家好！我是二蛋，一个热爱技术、乐于分享的工程师。在过去的几年里，我一直通过各种渠道与大家分享技术知识和经验。我深知，每一位技术人员都对自己的技能提升和职业发展有着热切的期待。因此，我非常感激大家一直以来对我的关注和支持。

为了回馈大家的厚爱，我决定启动一项特别的赠书活动。我希望通过这个活动，能够让更多的读者获得有价值的技术支持，并提高自己的技能水平。

在这个活动中，我将不定期向大家赠送一本技术相关书籍。这些书籍涵盖了各种技术领域，包括编程、人工智能、大数据等等。每一本书都是经过我精心挑选，力求为大家带来最有价值的内容。

同时，为了更好地满足读者的需求，我在每期的赠送活动中都会开展投票。大家可以根据自己的兴趣和需求，投票表决想要获得的书籍。这样，我就能更好地为大家提供所需的技术资源。

我相信，通过这个活动，我们可以共同成长，一起在技术的道路上不断探索和进步。希望大家可以积极参与这个活动，一起分享技术的快乐。

活动规则

1. 关注我的博客：成为我博客的关注者，你将第一时间收到所有新的博客文章和活动信息。
2. 留言参与：在每一期文章下方留言，留言内容见每期的参与方式。
3. 公布结果：在评论中抽取几名幸运读者免费赠送，获奖名单将在2023/11/23 12:00:00置顶评论区。

抽选粉丝算法见CSDN评论区粉丝幸运抽选，完全透明。

每期活动将在获奖名单公布后结束。

参与方式

参与赠书活动非常简单，大家只需按照以下步骤操作即视为参与：

1. 关注博主。
2. 在本文下方评论 “机器学习”。

同时，关注公众号留言“CSDN昵称xxx:二蛋赠书第xx期”增加抽奖权重。 如下图，则视为成功增加抽奖权重

本期赠送书籍介绍

本书作者拥有密歇根大学数学博士学位，曾担任Google和Apple工程师，是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践结合，以图的形式讲解机器学习经典算法。全书共13章。第1章、第2章、第4章主要对机器学习基本概念、机器学习类型、优化训练过程进行介绍。
这对初学者形成机器学习思维习惯非常有益。第3章和第5~12章对9类经典的机器学习算法进行了系统介绍，包含问题提出、原理解释、代码实现等方面。第13章列举了真实示例。本书提供了丰富的代码和视频资源。建议读者一边阅读本书，一边动手实践，调试源码，并根据自己的实际需要研究问题，阅读文献并改进源码，解决自己的问题。本书可作为本科高年级和研究生教材，面向对编码感兴趣但不擅长数学的读者(非专业人士)。同时可作为计算机科学学者、企业工程师的参考书。
出版社：清华大学出版社。🔗：https://item.jd.com/13768333.html

作者介绍

Luis G.Serrano，Zapata
Computing公司的量子人工智能研究科学家。Luis曾在谷歌担任机器学习工程师，在苹果担任首席人工智能教育家，并在优达学城担任人工智能和数据科学内容负责人。Luis拥有密歇根大学数学博士学位、滑铁卢大学数学学士和硕士学位，并在蒙特利尔魁北克大学Combinatoireet
d’Informatique
Mathematique实验室担任博士后研究员。Luis拥有一个关于机器学习的热门YouTube频道，订阅者超过85000名，视频总观看数量超过400万次。此外，Luis也经常在人工智能和数据科学会议上发表演讲。

内容简介

阅读《机器学习图解》，即使你仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，你提供的数据越多，算法反馈的结果越好。ML驱动了很多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能音箱和自动驾驶汽车。
　　《机器学习图解》不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。
　　《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。
　　《机器学习图解》不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和图像识别模型；还将学习清理和准备数据的实用技能。
　　主要内容： 　　分类和划分数据的监督算法 　　清理和简化数据的方法 　　机器学习包和工具 　　复杂数据集的神经网络和集成方法
　　阅读门槛： 　　读者阅读《机器学习图解》前，了解Python基础知识，不必了解机器学习知识。

读者对象

机器学习是人工智能的一部分，很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口，非科班出身的人士更是如此。

获奖名单

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敬请期待
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结语

最后，再次感谢你的关注和支持。期待着在赠书活动中与你相遇，共同探索技术的世界。

敬祝阅读愉快！