StatQuest 图解机器学习（全彩）-博文视点 pdf下载

Josh Starmer博士的YouTube账号“StatQuest”订阅者超135万人 视频的总观看量突破7500万次（截至2025年2月统计的数据）

他帮助世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为“硅谷守护神”。

他独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱。这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础知识和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的“漫画书”。是我们都爱的StatQuest统计学和机器学习书。

Josh Starmer博士在YouTube账号“StatQuest”的视频总观看量突破7500万次（截至2025年2月统计的数据），他帮助世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为“硅谷守护神”。他那独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱。这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础知识和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的“漫画书”。

本书前3章着重介绍了机器学习的整体框架和主要思想，从第4章起，介绍了各种机器学习算法：从基础的线性回归（第4章）和逻辑回归（第6章）到朴素贝叶斯（第7章）和决策树（第10章），最后介绍了支持向量机（第11章）和神经网络（第12章）。在介绍机器学习算法的同时，本书还穿插介绍了机器学习的进阶知识和实用技巧，如梯度下降法（第5章）、模型性能度量（第8章）和防止过拟合的正则化方法（第9章）。

Josh Starmer，YouTube热门频道“StatQuest with Josh Starmer”的幕后创作者。他以创新的视觉呈现方式和独特的教学风格，向全世界好奇的人们解释了统计学、数据科学和机器学习的概念和算法。StatQuest帮助全世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此，Josh被大家誉为“硅谷的守护神”；他也被誉为“统计学的比尔·奈”，因为他以趣味横生的方式使机器学习这一话题变得引人入胜；还有人赞誉他为“数据的鲍勃·罗斯”，因为他拒绝炒作，通过轻松、幽默的歌曲帮助人们减轻学习压力。

译者简介

钱辰江

美国芝加哥大学统计学硕士，加州大学洛杉矶分校数学经济本科。目前任职于美国硅谷某互联网创业公司，主要从事数据科学相关工作。曾任职于电商互联网公司Wish和美国银行，具有扎实的统计学理论基础和丰富的实战经验。

潘文皓

美国佐治亚大学统计学博士，研究方向为象征性数据的聚类分析算法。目前任职于美国苹果公司总部，主要从事数据科学相关的模型开发与研究工作。曾任美国富国银行量化分析师，负责反欺诈模型的开发、检测与应用。

插图很漂亮，概念解释也很出色，比YouTube频道上的内容质量更高。

亚马逊读者

是机器学习领域初学者和专家的最佳选择。这是一本从机器学习基础到复杂算法的最佳学习书籍。乔希（Josh）用非常简单的方式讲解了最复杂的算法。即使是没有相关知识的初学者也能学习。

亚马逊读者

这是我读过的最好的书之一。乔希掌握了写作（和教学）中最难的技能之一：以通俗易懂的方式解释高级概念，同时不遗漏重要的技术细节。他没有简化算法和概念，而是以更直观、接地气的方式进行解释，同时让这本书读起来既有趣又引人入胜。

亚马逊读者

对机器学习概念的解释非常到位，对于没有专业背景知识的成年人都能理解。作者清楚地知道系统教授机器学习需要哪些步骤。在讲解概念基础的过程中，使用了插图和箭头来引导读者学习，让学习轻松有趣。我会向任何对学习机器学习感兴趣的人推荐这本书。

亚马逊读者

我通常不写任何评价，但这次我忍不住要分享我的阅读体验。这本书的内容引人入胜，让人爱不释手。一页又一页，满满的都是知识，浓缩得知识非常易于理解。此外，彩色印刷不仅赏心悦目，还能帮助读者更好地理解概念背后的逻辑。虽然我对机器学习（ML）和深度学习（DL）并不陌生，但如果你想进入机器学习或深度学习领域，这本书绝对值得一读。为作者点赞！本书是作者在YouTube视频频道内容的完美补充。

亚马逊读者

译者序

在现代科技迅速发展的今天，机器学习作为人工智能（AI）的重要基础，已经深入到各个领域。AI领域正吸引着日益增多的爱好者关注。然而，很多人在面对海量的数学公式和烦琐的推导过程时感到望而却步，其根本原因并非读者能力有限，而是市面上现有的图书资料未能充分激发读者的兴趣和积极性。

Josh Starmer的《StatQuest图解机器学习》这本书以其独特的图文形式和幽默的语言风格，深入浅出地阐释了机器学习的基础和高阶知识。这种展现形式能够与读者形成良性互动，提供正向反馈，使得初学者对机器学习以及人工智能产生更大的兴趣。同时，相关从业人员也可以反复阅读，不断从中汲取新的知识。

本书前3章着重介绍了机器学习的整体框架和主要思想，从第4章起，介绍了各种机器学习算法：从基础的线性回归（第4章）和逻辑回归（第6章）到朴素贝叶斯（第7章）和决策树（第10章），最后介绍了支持向量机（第11章）和神经网络（第12章）。在介绍机器学习算法的同时，本书还穿插介绍了机器学习的进阶知识和实用技巧，如梯度下降法（第5章）、模型性能度量（第8章）和防止过拟合的正则化方法（第9章）。阅读本书的读者需要掌握高中数学知识及基础的导数概念。对于导数尚不熟悉的读者，可以通过翻阅本书附录，快速回顾相关知识。

我国在AI领域的发展可谓突飞猛进，政府和企业均在大力推动AI的研究与应用。机器学习囊括了深度学习这一子领域，该领域利用多层神经网络处理复杂数据，并进一步将其应用于大型语言模型，以处理和生成自然语言文本等多样化应用。学习机器学习的重要性在于，它已然成为现代AI技术的基石，推动了众多前沿应用的发展。

通过翻译本书，我们期望能为国内的AI从业者和爱好者提供优质的学习资源，助力他们在机器学习及人工智能的广阔天地中自由翱翔。在翻译过程中，我和潘文皓博士深感责任重大。我们不仅要准确传达原书的知识内容，还要竭力保留其通俗易懂和富有趣味性的文风。我们致力于在维持原著精髓的同时，使译文更加贴近中文读者的阅读习惯和理解方式。尽管如此，受我们自身水平和时间所限，译文中难免存在瑕疵，恳请广大读者批评、指正。

在此特别感谢电子工业出版社的张慧敏编辑和孙东燕编辑，她们在本书的翻译和出版过程中给予了宝贵的支持和悉心的指导，没有她们的辛勤付出，本书难以如此顺利地呈现在广大读者面前。

钱辰江