機器學習入門之道

人工智能正在形成一股新的浪潮，它將從技術、經濟、社會等各個層面改變我們的工作和生活方式。作為實現人工智能的重要技術，機器學習正在受到人工智能專家之外的更廣泛人群的關注，想要了解機器學習相關知識和技術的人日益增多。

本書緊緊圍繞「機器學習的商業應用」這個主題，從數學原理上解釋了機器學習的一些基礎算法，如最小二乘法、最優推斷法、感知器、Logistic回歸、K均值算法、EM算法、貝葉斯推斷等。全書的主旨在於幫助讀者理解機器學習的本質，因此作者介紹具體的例題時，基本的着眼點是教會讀者使用什麼樣的思維方式，以及如何進行計算，為讀者探索更加復雜的深度學習領域或神經網絡算法打下堅實的基礎。



1971年4月生於日本大阪市。現為Linux工程師，任職於知名的Linux發行商Red Hat，主要致力於推動Linux/OSS在企業系統中的應用。從基於Linux/OSS的企業應用開發，到10000余台Linux服務器的運維，再到私有雲的設計和構建，他通過各種各樣的項目掌握了豐富的Linux編程經驗，並積極地將自己的經驗傳授給年輕的程序員們。著作有《Linux系統網絡管理技術》《Linux系統架構和應用技巧》等。