本书关注重点
本书主要探讨预测性机器学习，这是机器学习领域的一个分支。书中多数章节，如第3、5、6章等，都涵盖了多种机器学习模型，并附有实例、公式、代码和练习题。这些实例有助于我们更好地理解模型的应用，而公式和代码则帮助我们实现和检验这些模型。
书中的模型配置让学习更为全面，深入浅出。不仅有理论公式的详细解释，还提供了实践中的代码操作示例。加之习题的练习，我们的学习成果得到了显著提高。
特殊章节示例
第13章是个亮点，其中展示了基于真实数据集的完整示例。在这一章，我们可以将前几章所学知识运用起来，感受将理论知识转化为实际操作成果的过程。例如，我们可以运用之前学过的模型来处理真实数据，并预测其结果的变化。
这一章节犹如一场实战演习，使我们得以深入理解和验证前述章节学到的知识，使学习不再仅限于理论探讨。
推荐学习路径
本书阅读有两条途径，但更建议按章节顺序逐个阅读。这样做的好处是，在学习过程中，可以交替进行模型理论和训练技术的学习。先了解一个模型的运作原理，然后运用相关技术对其进行训练和提升。
学习的过程犹如建造房屋，需逐层构建，逐步加强知识的根基。先从基础的理论模型入手，逐步深入，直至熟练运用和训练相关技巧。
附录特色内容
附录B提供了严谨的数学证明，尽管内容深奥，却十分实用。对于那些渴望深入了解机器学习数学基础的朋友们，这里能找到不少宝藏，比如某些复杂公式的详细推导步骤。
附录C收录了相关资料和资源清单，当我们想要深入研究和拓展更多相关领域时，这些资料能为我们指引道路。
学习要求目标
为了充分吸收本书的精华，读者需具备一定的视觉想象力和基础的数学理解，包括对直线、数学公式以及基础概率图的熟悉。此外，具备编程能力，尤其是Python编程技能，将大大加分，但这并非必要条件。
读完这本书，我们能够详细阐述关键模型和其原理，明确它们在现实世界的应用途径，并且能够编写程序对实际数据集进行预测。这样一来，我们便可以将机器学习技术应用于解决实际问题。
代码相关情况
本书附赠代码资源，多数章节允许我们从零开始编写算法的代码，亦或利用广泛的Python库来构建模型。所用的Python库种类繁多，部分代码以粗体形式呈现，用以强调其特殊性。
即便对编程不太熟悉，也可以跳过代码直接学习理论。然而，我建议你至少浏览一下代码，这样有助于你了解本书的内容和风格。
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