来源：2020-09-09 15:03:00 热度：

涵盖逻辑回归、贝叶斯等算法，一本关于ML在线免费书籍，值得一读

提到机器学习领域的书籍资源，大家比较熟悉的有周志华老师的《机器学习》（西瓜书）、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等。此外不同学习阶段的学生也能够找到适合自身的机器学习基础和进阶书籍资源。

周志华西瓜书。

近日，本科毕业于哈佛大学统计学与经济学专业、现任哈佛助教的 Daniel Friedman 开放了他撰写的一本免费在线书籍《Machine Learning from Scratch》，该书从理论和数学上介绍了 ML 最常见算法（OLS、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、boosts 和神经网络等）的完整推论。

书籍地址：https://dafriedman97.github.io/mlbook/content/introduction.html

该书是为读者学习新的机器学习算法或了解更深层次的算法。具体地说，它是为那些有兴趣学习机器学习算法的读者准备的。这些推导可能有助于读者，特别是对基础算法不熟悉的读者，可以更直观地理解它们是如何工作的。或者，这些推导可以帮助有建模经验的读者理解不同算法是如何创建模型，以及每种算法的优缺点。

书籍概述

这本书涵盖了机器学习中最常见的方法。这些方法就像一个工具箱，为那些进入机器学习领域的人提供了便利，从而可以很快地找到所需工具。该书由 7 个章节以及 1 个附录组成。书的每一章节都对应一种机器学习方法或一组方法。

通过学习，你将学得：普通线性回归、线性回归扩展、判别分类器（Logistic 回归）、生成分类器（朴素贝叶斯）以及决策树等算法的完整推论。

书籍目录如下：

与此同时，每个章节均由 3 部分内容组成，分别是概念、构建和实现，如下图所示。

每个章节均由这 3 部分组成。

其中，概念部分从概念上介绍这些方法，并从数学上推导结果；构建部分展示了如何使用 Python 从头开始构建方法；实现部分介绍了如何使用 Python 中的工具包（如 scikit-learn、statsmodels 和 tensorflow）应用这些方法。

为什么选择这本书？

现在关于机器学习的书籍数不胜数，在网上就可以免费获得。像《An Introduction to Statistical Learning》、《Elements of Statistical Learning》和《Pattern Recognition and Machine Learning》，这些机器学习书籍的作者掌握的知识更丰富，书籍内容涵盖的范围也更广。但值得注意的一点是：这些书籍只提供了概念上的机器学习以及方法背后的理论。

但是，本书重点介绍了机器学习算法的基本框架，旨在为读者提供独立构建这些算法的能力。作为一种「工具箱」而言，本书旨在成为用户指南，它不是用来指导用户关于该领域的广泛实践，而是在微观层面上讲述如何使用每种工具。

这本书需要读者掌握哪些知识？

需要注意的是，这本书的「概念」部分需要读者了解微积分知识，有些还需要了解概率（如最大似然和贝叶斯规则）和基本线性代数知识（如矩阵运算和点积）。

不过，该书附录部分回顾了所需的数学和概率知识。「概念」部分还参考了一些常见的机器学习方法，这些方法在附录中也有介绍。所以，「概念」部分不需要任何编程知识。

该书的「构建」和「代码」部分使用了一些基础的 Python 知识。「构建」部分需要了解相应的内容，并且需要熟悉用 Python 创建函数和类。「代码」部分则不需要这些知识。

网友评价

对于这本免费书籍，网友也给出了评论：「非常感谢把这些内容规整到一起。」