網路上找到的機器學習教程，大部分以理論為主公式太多難以理解，而實戰教程又只講調用第三方框架不講原理，很難真正掌握演算法的本質。 恰巧，在GitHub 上看到一本開源免費的電子書《Applied Machine Learning in Python》，提供了系統完整的學習機器學習路徑，將數學推導與Python 實現深度結合。 從基礎的線性迴歸到複雜的神經網絡，每個演算法都有完整的數學推導和手動程式碼實現，還提供互動式視覺化工具，使得抽象的數學概念變得直觀易懂。 GitHub：https://t.co/hJKTsDFBJ8 線上閱讀：https://t.co/xB7zvEkVLU 主要內容： - 涵蓋30+ 個機器學習演算法，從迴歸、分類到聚類和降維； - 每個演算法都有詳細的數學推導和純Python 手動實現； - 深度學習章節包括ANN、CNN、自編碼器、GAN 等主流架構； - 提供互動式視覺化工具，直覺展示訓練過程和參數變化； - 配套YouTube 影片講座和完整的程式碼倉庫。 完全免費線上閱讀，所有程式碼已開源，適合想系統學習機器學習並深入理解演算法原理的開發者。
