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有什么书推荐给外行?

《置身事内》一直认为把一个专业领域的内容，用通俗的语言讲出来，是一种能力。从这方面来看，《置身事内》这本关于中国政治经济的科普书确实做得很好。作为一个从未涉及过此领域的外行来说，书中的一些例子以及常识性科普，对我来说十分受用，且一些新颖的观点令我醍醐灌顶。

《佛说未曾有因缘经》是一部极好的佛学入门教材，经中通过一个个有趣的故事把佛法的大意层层揭示给大家，能够让我们对佛法有的正确了解。平时很多的疑惑，都可以在这部经里找到答案。 所以推荐大家学佛之初先学习这部经是十分有益的。这里我们用白话文讲述经文中的故事，大家可以在阅读经典的时候作为参考。

微观经济学 微观经济学包括：消费者理论，生产者理论、市场结构、博弈论、福利经济学、市场失灵（外部性、公共产品、非对称信息）几个部分。

而因为你的英语底子好，如果时间不够，可以多看看英文杂志。经济类最好的是《经济学人》（钱颖一推荐的），因为英国的杂志不像美国的（时代周刊等）很大篇幅关注美国自己的经济，比较忽视世界整体的。只要你能坚持看，一定会有很大的进步。

想了解机器学习,需要知道哪些基础算法?

1、线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

2、学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。

3、聚类算法 聚类算法比较多，最有名的莫过于kmean算法了， K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

4、本篇内容主要是面向机器学习初学者，介绍常见的机器学习算法，当然，欢迎同行交流。哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据-挖掘知识-预测未来。

机器学习中的最优化算法总结

SMO算法作为分治法的精华，专为SVM对偶问题设计，每次处理两个变量。分阶段优化如AdaBoost，通过逐步调整变量权重实现优化。动态规划在序列决策问题上表现出色，如HMM的维特比算法和强化学习中的策略选择。如果您想深入了解这些算法，SIGAI云端实验室提供丰富的实验环境和可视化工具，网址是。

探索机器学习世界中的最优化神器，我们聚焦于那些经典且实用的算法：梯度下降、随机梯度下降、牛顿法以及其变种——拟牛顿方法。让我们逐一揭开它们的神秘面纱。梯度下降的双面刃作为基础，梯度下降法以其简洁的逻辑吸引着我们，但并非无瑕。

在机器学习中，我们主要是用梯度下降算法来最小化代价函数，记做： [\theta ^* = arg min L（\theta）] 其中，L是代价函数，是参数。 梯度下降算法的主体逻辑很简单，就是沿着梯度的方向一直下降，直到参数收敛为止。

学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的优化方法（optimization）有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等。

LR逻辑回归模型的原理、公式推导、Python实现和应用

1、LR原理：数学之美与训练策略LR的核心在于其假设：线性关系和对数几率函数。我们将会探讨损失函数，如交叉熵，它是衡量模型预测与真实值差异的关键。训练过程中，通过梯度下降法调整参数，优化模型性能。特征工程的巧妙运用，能使模型在复杂数据中找到更精确的决策路径。

2、LR课程是指学习逻辑回归模型的课程。逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于各个领域。学习逻辑回归模型需要掌握基本的数学知识，如线性代数和概率论等。此外，还需要熟悉一些编程语言，如python、R等等。LR课程主要以理论和实践相结合的方式进行教学，旨在让学员全面掌握逻辑回归模型的相关知识和技能。

3、本例子是通过对一组逻辑回归映射进行输出，使得网络的权重和偏置达到最理想状态，最后再进行预测。其中，使用GD算法对参数进行更新，损耗函数采取交叉商来表示，一共训练10000次。

机器学习,数据挖掘的书有哪些

1、比较经典的两本：韩家炜的《数据挖掘概念、方法与技术》Tom. Mitchell的《机器学习》中英文版都有，你可以自己选择。机械工业出版社有出版。 西奥多里蒂斯的《模式识别》 电子工业出版社有出版。 另外，你可以看网上的公开课。

2、推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。

3、深入浅出数据分析 （豆瓣） 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 （豆瓣） 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

4、但瑕不掩瑜，总体而言，这依然是一本初学者理想的入门书籍。在学习完上一本《数据挖掘》后，此时的你将会拥有一些简单的数据分析基础。如果还想更上一层楼，那么周志华老师的这本《机器学习》绝对是不能错过的进阶读本。

李韩永出版的书有哪些

李韩永出版的书有：《机器学习算法实战》、《深度学习原理与实践》。李韩永是一位在机器学习、深度学习领域有着深厚造诣的学者。他出版的书籍主要围绕这些主题展开。 《机器学习算法实战》一书，主要介绍了各种机器学习算法的原理和实践应用。