这本《国规机器学习基础及应用(双色)(含微课)》是我们机器学习课的指定教材。书里从最基础的线性回归、决策树讲起,逐步过渡到神经网络和深度学习,配合双色印刷和微课视频,对小白挺友好。我刚开始看前几章,感觉例子很贴近实际,但有些数学推导还是有点绕。
因为课上老师讲得快,我特别需要配套的习题解析和案例代码注释来巩固。目前主要依赖教材自带的微课和课后编程练习,但总怕漏掉重点。不知道学长学姐们有没有推荐的配套学习资料,比如边学边用的项目笔记或者思维导图?
我现在的学习方法是先看一遍微课再通读章节,最后动手跑代码。遇到推导卡壳时就暂停视频反复看。不过发现光看书容易忘,想请教大家怎么高效结合教材和微课来建立知识框架?有没有更好的复习节奏或小组学习经验可以分享?