大咖指南，手把手教学！ 跟吴恩达一起掌握机器学习精髓！

机器学习是计算机科学的一个分支，它使计算机能够在没有被明确编程的情况下，通过经验来学习。机器学习算法可以应用于各种任务，包括图像识别、自然语言处理和语音识别。

本书是吴恩达开设的机器学习公开课配套教材，共分为四章，涵盖了机器学习的基础知识、算法、应用和实战。吴恩达是斯坦福大学计算机科学教授，谷歌大脑负责人，也是Coursera在线课程“机器学习”的讲师。他被誉为“人工智能之父”，在机器学习领域有着深厚的研究和实践经验。本书由吴恩达亲自撰写，内容权威翔实，深入浅出，是机器学习领域的必读书籍之一。

第一章：机器学习的基础知识

第一章介绍了机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、机器学习的分类、机器学习算法的评估方法等。

第二章：机器学习的算法

第二章介绍了机器学习的算法，包括监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习算法是通过给定输入和输出数据来学习，非监督学习算法是通过给定输入数据来学习，而强化学习算法是通过给定奖励和惩罚来学习。

第三章：机器学习的应用

第三章介绍了机器学习的应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、机器翻译、推荐系统等。

第四章：机器学习的实战

第四章介绍了机器学习的实战，包括机器学习项目的规划、机器学习模型的训练和评估、机器学习模型的部署等。

本书适合机器学习初学者和从业者阅读，也可以作为高校机器学习课程的教材。