機器學習: 使用Python (附範例光碟)
| 作者 | 徐偉智 |
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| 出版社 | 全華圖書股份有限公司 |
| 商品描述 | 機器學習: 使用Python (附範例光碟)：，機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述A |
內容簡介
內容簡介 機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述AI及Python語言，複習Python基礎語法到進階語法，讓讀者先掌握Python語言，接著學習機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此對於機器學習有更進一步的認識。
產品目錄
產品目錄 第一章 AI、AI技術與AI應用1-1 人工智慧1-2 AI技術1-3 AI應用1-4 AI與數學1-5 AI與編程1-6 何謂深度學習？第二章 Python基礎編程語法2-1 何謂變數？2-2 編程的操作型定義～以變數為例2-3 運算與資料2-4 決策(if)語法2-5 while 迴圈2-6 for 迴圈2-7 功能呼叫 (function call) 2-8 全域變數與區域變數2-9 List 資料結構2-10 物件的基本觀念2-11 numpy模組的多維陣列第三章 Python進階編程語法3-1 向量運算模式與泛化函式3-2 matplotlib繪圖模組的運用3-3 檔案的輸入輸出3-4 物件導向程式設計基本概念3-5 其他第四章 資料分析的基本觀念4-1 隨機取樣4-2 摘要統計(summary statistics)4-3 共變異數與相關係數4-4 資料分群演算法4-5 Python的K-means 分群演算法的應用第五章 線性迴歸模型5-1 線性迴歸的數學原理5-2 Python的線性迴歸模組5-3 線性回歸模型的應用5-4 羅吉斯迴歸 第六章 線性分類器6-1 線性迴歸分類器6-2 支持向量機分類器6-3 SVM原理推導6-4 核函數6-5 SVM的多元分類應用第七章 非線性分類器7-1 類神經網路分類器概論7-2 類神經網路應用7-3 Python的類神經網路機器學習模組7-4 決策樹實務應用第八章 模型評估8-1 分類器效能指標8-2 ROC 曲線8-3 殘差分析第九章 其他AI相關主題9-1 k最近鄰分類演算法9-2 單純貝氏分類器9-3 主要成分分析9-4 資料前處理9-5 集成學習附錄A Python安裝與使用
商品規格
| 書名 / | 機器學習: 使用Python (附範例光碟) |
|---|---|
| 作者 / | 徐偉智 |
| 簡介 / | 機器學習: 使用Python (附範例光碟)：，機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述A |
| 出版社 / | 全華圖書股份有限公司 |
| ISBN13 / | 9786263284463 |
| ISBN10 / | 6263284463 |
| EAN / | 9786263284463 |
| 誠品26碼 / | 2682383538004 |
| 頁數 / | 332 |
| 開數 / | 16K |
| 裝訂 / | P:平裝 |
| 語言 / | 1:中文 繁體 |
| 尺寸 / | 26X19X1.5CM |
| 級別 / | N:無 |
| 重量(g) / | 565 |
最佳賣點
最佳賣點 : 1.從入門者的角度編寫，快速幫讀者複習Python語言後，再介紹機器學習概論及模型。
2.講述機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，並提供範例程式給讀者練習。