站穩AI大師的第一步: 最直覺機器學習

站穩AI大師的第一步: 最直覺機器學習

出版日期:
2020/05/19
9
780702
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本書特色
◎ 一本讓你打下最紮實基礎的機器學習數學書
◎ 理論及實作並重,全盤了解機器學習

內容簡介

內容簡介
本書重點
◎ 一本讓你打下最紮實基礎的機器學習數學書
◎ 理論及實作並重,全盤了解機器學習
◎ 線性、非線性、整合模型說明
◎ 線性回歸怎麼來的,邏輯回歸怎麼走的,正規化
◎ 支援向量機精華,決策樹以及單純貝氏定理
◎ 神經網路及正反向傳播的推導
◎ 整合學習的來龍去脈,隨機森林和提升樹
◎ xgboost極度梯度提升
本書主要內容
學習並精通任何一門學科無外乎要經過四個步驟:它是什麼?它可行嗎?怎麼學它?如何學好它?機器學習也不例外,本書就以這四個步驟來介紹機器學習。
每一章都以通俗的引言開始,吸引讀者;以精美的思維導圖過渡,讓說明想法更清晰;以簡要的歸納結束,讓讀者加強所學的知識。理論和實作相結合,既有嚴謹的數學推導,又有多樣(Python 和MATLAB)的程式展示,圖文並茂。
前3 章屬於機器學習的概述。作者在這3 章花費的時間最多,絕對讓讀者有所收穫。
第4~14 章介紹「如何學好機器學習」,重點介紹機器學習的各種演算法和調參技巧。
第1章「機器學習是什麼」,從定義開始,詳細介紹機器學習有關的知識、資料和效能度量。
第2章「機器學習可行嗎」,介紹機器具備學習樣本以外的資料的能力。
第3章「機器學習怎麼學」,介紹機器如何選擇出最佳模型。
第4~8章 介紹線性模型,包含線性回歸模型、對率回歸模型、正規化回歸模型、支援向量機模型。
第9~11章 介紹非線性模型,包含單純貝氏模型、決策樹模型、類神經網路模型、正向/反向傳播模型。
第12~14章 介紹整合模型,包含隨機森林模型、提升樹模型、極度梯度提升模型。
第15章 介紹機器學習中的一些非常實用的經驗,包括學習策略、目標設定、誤差分析、偏差和方差分析。
適合讀者群:機器學習初學者、對機器學習感興趣者,或大專院校相關科系學生。
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產品目錄

前言

01 | 機器學習是什麼--機器學習定義

1.1 資料

1.2 機器學習類別

1.3 效能度量

1.4 歸納

參考資料

02 | 機器學習可行嗎--計算學習理論

2.1 基礎知識

2.2 核心推導

2.3 結論應用

2.4 歸納

參考資料

技術附錄

03 | 機器學習怎麼學--模型評估選擇

3.1 模型評估

3.2 訓練誤差和測試誤差

3.3 驗證誤差和交換驗證誤差

3.4 誤差剖析

3.5 模型選擇

3.6 歸納

參考資料

技術附錄

04 | 線性回歸

4.1 基礎知識

4.2 模型介紹

4.3 歸納

參考資料

05 | 邏輯回歸

5.1 基礎內容

5.2 模型介紹

5.3 歸納

參考資料

06 | 正規化回歸

6.1 基礎知識

6.2 模型介紹

6.3 歸納

參考資料

07 | 支援向量機

7.1 基礎知識

7.2 模型介紹

7.3 歸納

參考資料

技術附錄

08 | 單純貝氏

8.1 基礎知識

8.2 模型介紹

8.3 歸納

參考資料

技術附錄

09 | 決策樹

9.1 基礎知識

9.2 模型介紹

9.3 歸納

參考資料

10 | 類神經網路

10.1 基礎

10.2 模型應用

11 | 正向/反向傳播

11.1 基礎知識

11.2 演算法介紹

11.3 歸納

參考資料

技術附錄

12 | 整合學習

12.1 結合假設

12.2 裝袋法

12.3 提升法

12.4 整合方式

12.5 歸納

參考資料

13 | 隨機森林和提升樹

13.1 基礎知識

13.2 模型介紹

13.3 歸納

參考資料

14 | 極度梯度提升

14.1 基礎知識

14.2 模型介紹

14.3 歸納

參考資料

15 | 本書歸納

15.1 正交策略

15.2 單值評估指標

15.3 偏差和方差

A | 結語

規格

誠品貨碼 / 2681882938001
ISBN13 / 9789865501327
ISBN10 / 9865501325
EAN貨碼 / 9789865501327
頁數 / 448
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23X17CM
級別 / N:無
重量(g) / 949.6g

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  2. 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
  3. 報紙、期刊或雜誌。
  4. 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
  5. 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)
  6. 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)
  7. 國際航空客運服務。

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