GitHub星标4.6k，一个项目解决（几乎所有）机器学习问题_解决几乎所有机器学习代码问题

在github上发现了一个宝藏项目。

先介绍一下这个项目的作者Abhishek Thakur，他是世界上第一位kaggle四重大师！在比赛、数据集、Notebooks、讨论四项排名中皆名列前茅。

本次分享的项目书籍就是由Abhishek Thakur亲自撰写，可以这么说，该书籍能帮你解决（几乎所有）机器学习问题。

下面让我们看看这本书的具体内容：

本书共有13个章节，300页内容，每章都是满满的干货：

1. 设置工作环境

2. 监督学习与无监督学习

3. 交叉验证

4. 评估指标

5. 安排机器学习项目

6. 接近分类变量

7. 特征工程

8. 特征选择

9. 超参数优化

10. 接近图像分类和分割

11. 接近文本分类/回归

12. 接近集成和堆叠

13. 接近可重现的代码和模型服务

为什么推荐这本书？

Abhishek Thakur的这本书不仅非常适合初学者，同样也适合专业人士，用于提高学习和工作效率，因为它直接告诉你如何使用和选择最合适的方法来解决器学习和深度学习的实际问题，并简洁易懂的解释了算法知识。

还有一个很有价值的东西是，通过学习这本书，我们可以从这位kaggle大佬的视角去学习他解决问题的思路与方法，授人以鱼不如授人以渔，这对我们以后的工作和实战都具有非常大的作用。

部分项目内容：

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