防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
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★★★★★【機器學習唯一指定】★★★★★
☆☆☆☆☆【入門】+【實戰】☆☆☆☆☆
AI 專業大師 陳昭明 老師全新力作，帶你一次到位，完整學習Scikit-learn！
☆☆☆☆☆【入門】+【實戰】☆☆☆☆☆
AI 專業大師 陳昭明 老師全新力作，帶你一次到位，完整學習Scikit-learn！
內容簡介
★★★★★【機器學習唯一指定】★★★★★
☆☆☆☆☆【入門】+【實戰】☆☆☆☆☆
AI 專業大師 陳昭明 老師全新力作，帶你一次到位，完整學習Scikit-learn！
以Scikit-learn套件為主體，介紹各類的演算法，同時提供大量應用實例，全面性的掌握理論、技術與實作，為機器學習入門者的最佳夥伴！
★詳細的程式說明
★遵循完整的機器學習開發流程
★資料的探索、清理、特徵工程、模型訓練、評估、參數調校到最終的部署
本書主要的特點
1. 以完整的機器學習開發流程角度出發。
2. 每一個演算法都包括原理、自行開發、Scikit-learn函數用法，最後再附應用實例。
3. 以「統計╱數學」為出發點，介紹機器學習必備的數理基礎，使用大量圖解，並以程式開發加深掌握演算法原理，增進學習樂趣。
4. 完整實用的範例程式及各種演算法的延伸應用，能在企業內應用自如。
☆☆☆☆☆【入門】+【實戰】☆☆☆☆☆
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★詳細的程式說明
★遵循完整的機器學習開發流程
★資料的探索、清理、特徵工程、模型訓練、評估、參數調校到最終的部署
本書主要的特點
1. 以完整的機器學習開發流程角度出發。
2. 每一個演算法都包括原理、自行開發、Scikit-learn函數用法，最後再附應用實例。
3. 以「統計╱數學」為出發點，介紹機器學習必備的數理基礎，使用大量圖解，並以程式開發加深掌握演算法原理，增進學習樂趣。
4. 完整實用的範例程式及各種演算法的延伸應用，能在企業內應用自如。
產品目錄
第 1 章 Scikit-learn入門
1-1 Scikit-learn簡介
1-2 學習地圖
1-3 開發環境安裝
1-4 Jupyter Notebook
1-5 撰寫第一支程式
1-6 本章小結
1-7 延伸練習
第 2 章 資料前置處理
2-1 資料源(Data Sources)
2-2 Scikit-learn內建資料集
2-3 資料清理
2-4 遺失值(Missing value)處理
2-5 離群值(Outlier)處理
2-6 類別變數編碼
2-7 其他資料清理
2-8 本章小結
2-9 延伸練習
第 3 章 資料探索與分析
3-1 資料探索的方式
3-2 描述統計量(Descriptive statistics)
3-3 統計圖
3-4 實務作法
3-5 本章小結
3-6 延伸閱讀
第 4 章 特徵工程
4-1 特徵縮放(Feature Scaling)
4-2 特徵選取(Feature Selection)
4-3 特徵萃取(Feature Extraction)
4-4 特徵生成(Feature Generation)
4-5 小結
4-6 延伸練習
第 5 章 迴歸
5-1 線性迴歸(Linear regression)
5-2 非線性迴歸(Non-linear regression)
5-3 迴歸的假設與缺點
5-4 時間序列分析(Time Series Analysis)
5-5 過度擬合(Overfitting)與正則化(Regularization)
5-6 偏差(Bias)與變異(Variance)
5-7 本章小結
5-8 延伸練習
第 6 章 分類演算法(一)
6-1 羅吉斯迴歸(Logistic Regression)
6-2 最近鄰(K nearest neighbor)
6-3 單純貝氏分類法(Naïve Bayes Classifier)
6-4 本章小結
6-5 延伸練習
第 7 章 分類演算法(二)
7-1 支援向量機(Support Vector Machine)
7-2 決策樹(Decision Tree)
7-3 隨機森林(Random Forest)
7-4 ExtraTreesClassifier
7-5 本章小結
7-6 延伸練習
第 8 章 模型效能評估與調校
8-1 模型效能評估
8-2 效能衡量指標(Performance Metrics)
8-3 ROC/AUC
8-4 詐欺偵測(Fraud Detection)個案研究
8-5 本章小結
8-6 延伸練習
第 9 章 集群
9-1 K-Means Clustering
9-2 階層集群(Hierarchical Clustering)
9-3 以密度為基礎的集群(DBSCAN)
9-4 高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)
9-5 影像壓縮(Image Compression)
9-6 客戶區隔(Customer Segmentation)
9-7 本章小結
9-8 延伸練習
第 10 章 整體學習
10-1 整體學習概念說明
10-2 多數決(Majority Voting)
10-3 裝袋法(Bagging)
10-4 強化法(Boosting)
10-5 堆疊(Stacking)
10-6 本章小結
10-7 延伸練習
第 11 章 其他課題
11-1 半監督式學習(Semi-supervised learning)
11-2 可解釋的AI(Explainable AI, XAI)
11-3 機器學習系統架構
11-4 結語
1-1 Scikit-learn簡介
1-2 學習地圖
1-3 開發環境安裝
1-4 Jupyter Notebook
1-5 撰寫第一支程式
1-6 本章小結
1-7 延伸練習
第 2 章 資料前置處理
2-1 資料源(Data Sources)
2-2 Scikit-learn內建資料集
2-3 資料清理
2-4 遺失值(Missing value)處理
2-5 離群值(Outlier)處理
2-6 類別變數編碼
2-7 其他資料清理
2-8 本章小結
2-9 延伸練習
第 3 章 資料探索與分析
3-1 資料探索的方式
3-2 描述統計量(Descriptive statistics)
3-3 統計圖
3-4 實務作法
3-5 本章小結
3-6 延伸閱讀
第 4 章 特徵工程
4-1 特徵縮放(Feature Scaling)
4-2 特徵選取(Feature Selection)
4-3 特徵萃取(Feature Extraction)
4-4 特徵生成(Feature Generation)
4-5 小結
4-6 延伸練習
第 5 章 迴歸
5-1 線性迴歸(Linear regression)
5-2 非線性迴歸(Non-linear regression)
5-3 迴歸的假設與缺點
5-4 時間序列分析(Time Series Analysis)
5-5 過度擬合(Overfitting)與正則化(Regularization)
5-6 偏差(Bias)與變異(Variance)
5-7 本章小結
5-8 延伸練習
第 6 章 分類演算法(一)
6-1 羅吉斯迴歸(Logistic Regression)
6-2 最近鄰(K nearest neighbor)
6-3 單純貝氏分類法(Naïve Bayes Classifier)
6-4 本章小結
6-5 延伸練習
第 7 章 分類演算法(二)
7-1 支援向量機(Support Vector Machine)
7-2 決策樹(Decision Tree)
7-3 隨機森林(Random Forest)
7-4 ExtraTreesClassifier
7-5 本章小結
7-6 延伸練習
第 8 章 模型效能評估與調校
8-1 模型效能評估
8-2 效能衡量指標(Performance Metrics)
8-3 ROC/AUC
8-4 詐欺偵測(Fraud Detection)個案研究
8-5 本章小結
8-6 延伸練習
第 9 章 集群
9-1 K-Means Clustering
9-2 階層集群(Hierarchical Clustering)
9-3 以密度為基礎的集群(DBSCAN)
9-4 高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)
9-5 影像壓縮(Image Compression)
9-6 客戶區隔(Customer Segmentation)
9-7 本章小結
9-8 延伸練習
第 10 章 整體學習
10-1 整體學習概念說明
10-2 多數決(Majority Voting)
10-3 裝袋法(Bagging)
10-4 強化法(Boosting)
10-5 堆疊(Stacking)
10-6 本章小結
10-7 延伸練習
第 11 章 其他課題
11-1 半監督式學習(Semi-supervised learning)
11-2 可解釋的AI(Explainable AI, XAI)
11-3 機器學習系統架構
11-4 結語
規格
誠品貨碼 / 2682347457006
ISBN13 / 9786267273210
ISBN10 / 6267273210
EAN貨碼 / 9786267273210
頁數 / 480
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23X17X3.7CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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