الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بر یادگیری ماشین عملی حکم فرما هستند. از آنجا که الگوریتم‌ها بخش بزرگی از یادگیری ماشین هستند، باید وقت بگذارید تا با آنها آشنا شوید و نحوه کار آنها را واقعاً بفهمید. من این کتاب را برای کمک به شما در شروع این سفر نوشتم. شما می‌توانید الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با استفاده از آمار، احتمال و جبر خطی توصیف کنید. توصیفات ریاضی بسیار دقیق و اغلب بدون ابهام است؛ اما این تنها راه توصیف الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیست. هدف من از نوشتن این کتاب، توصیف الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان (مانند خودم) بود. ما به عنوان توسعه دهنده، به شکل رویه‌های قابل تکرار فکر می‌کنیم. بهترین روش برای توصیف یک الگوریتم یادگیری ماشین برای ما عبارتند از: ۱- از نظر نمایش استفاده شده توسط الگوریتم (اعداد واقعی ذخیره شده در یک فایل). ۲- از نظر رویه‌های قابل تکرار انتزاعی مورد استفاده توسط الگوریتم برای یادگیری یک مدل از داده‌ها و بعد برای انجام پیش بینی‌ها با مدل. ۳- با مثال‌های واضحی که دقیقا نشان می‌دهند که چگونه اعداد واقعی در معادلات قرار گرفته می‌شوند و چه اعدادی را باید به عنوان خروجی انتظار داشت. کتاب Master Machine Learning Algorithms، به شما 10 الگوریتم قدرتمند یادگیری ماشین را از ابتدا یاد می‌دهد. توسعه دهندگان با ترکیبی از توصیف الگوریتم‌ها و مثال‌های عملی، بهتر یاد می‌گیرند. این کتاب برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین به توسعه دهندگان به دقت طراحی شده است. این کتاب هم شامل توصیف‌های رویه ای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هم آموزش‌های گام به گام است که به شما