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TQC+ Python3.x 機器學習基礎與應用特訓教材

TQC+

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9789865027599
碁峰
2021年3月19日
197.00  元
HK$ 177.3  






ISBN:9789865027599
  • 規格:平裝 / 368頁 / 19 x 26 x 1.85 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 認證檢定 > TQC認證











      本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧:機器學習Python 3」技能規範架構撰寫,符合鑑定的命題趨勢。?

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      1.內容由淺入深,採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念,達到技術的傳承及表達,符合實務運用需求。?

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      2.本書共有七個章節,包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習:迴歸」、「監督式學習:分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習:降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」,帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測與分類,是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。?

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      3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊(cloud.csf.org.tw)來充電、練功。?

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      4.配合中華民國電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗,一舉取得專業證照,讓您求學、求職更具競爭力。?



     





    Chapter 0 Python與機器學習?

    0-1 Python發展與編寫環境?

    0-2 機器學習?

    0-3 機器學習使用Python?

    0-4 基礎數學與Python實作?

    0-5 小結?

    綜合範例?



    Chapter 1 數據前處理?

    1-1 數據類型?

    1-2 遺漏值?

    1-3 切割數據集?

    1-4 異常值?

    1-5 選取重要特徵?

    1-6 小結?

    綜合範例?



    Chapter 2 監督式學習:迴歸?

    2-1 線性迴歸?

    2-2 評估迴歸模型的效能?

    2-3 正規化的迴歸?

    2-4 處理非線性關係?

    2-5 小結?

    綜合範例?



    Chapter 3 監督式學習:分類?

    3-1 迴歸vs分類?

    3-2 評估分類器的效能?

    3-3 邏輯斯迴歸?

    3-4 支援向量機?

    3-5 簡單貝氏分類器?

    3-6 決策樹?

    3-7 k最近鄰?

    3-8 小結?

    綜合範例?



    Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校?

    4-1 工作流程管道化?

    4-2 過擬合與欠擬合?

    4-3 評估模型效能?

    4-4 調校超參數?

    4-5 處理類別不平衡?

    4-6 小結?

    綜合範例?



    Chapter 5 非監督式學習:降維與分群?

    5-1 主成份分析降維?

    5-2 k-means分群?

    5-3 階層式分群?

    5-4 DBSCAN分群?

    5-5 鄰近傳播分群?

    5-6 小結?

    綜合範例?



    Chapter 6 集成學習?

    6.1 以袋裝法集思廣益?

    6.2 以提升法互補有無?

    6.3 以堆疊法兼容並蓄?



    Chapter 7 機器學習應用?

    7.1 自然語言處理?

    7.2 序列資料處理?










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