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機器學習入門:使用Scikit-Learn與TensorFlow

機器學習入門:使用Scikit-Learn與TensorFlow

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訂購需時10-14天
9786263240285
黃建庭
碁峰
2021年12月22日
140.00  元
HK$ 126  






ISBN:9786263240285
  • 規格:平裝 / 320頁 / 17 x 23 x 1.48 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL

















      ◎從機器學習的基礎知識開始,逐步建構相關的延伸應用。

      ◎以經典範例搭配步驟化解說,帶領讀者掌握應用的訣竅!



      .使用Kaggle網站的資料集,讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。

      .使用Pandas與Numpy處理與分析資料。

      .以Scikit-Learn實作監督式學習-線性?歸、邏輯?歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機,以及非監督式學習-K-means分群與階層式分群。

      .使用TensorFlow建立神經網路進行運算,實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。

      .介紹卷積神經網路的概念與運算過程,並使用TensorFlow 建立卷積神經網路進行運算。

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    chapter 1 開發環境介紹

    1-1 安裝 Anaconda

    1-2 使用 conda 啟用虛擬環境與安裝套件

    1-3 在 Windows 啟用 Jupyter Notebook

    1-4 Jupyter Notebook 的快速鍵

    1-5 使用 Google Colab 執行 Python 程式



    chapter 2 Pandas 與 Numpy 簡介

    2-1 Pandas 的 Series

    2-2 Pandas 的 DataFrame

    2-3 NumPy的重要功能



    chapter 3 線性迴歸

    3-1 線性迴歸的運作原理

    3-2 使用 sklearn 實作線性迴歸

    3-3 線性迴歸模型實作範例

    3-4 習題



    chapter 4 邏輯迴歸

    4-1 邏輯迴歸的運作原理

    4-2 使用 sklearn 實作邏輯迴歸

    4-3 邏輯迴歸模型實作範例

    4-4 習題



    chapter 5 決策樹

    5-1 決策樹的運作過程

    5-2 使用 sklearn 實作決策樹

    5-3 決策樹模型實作範例

    5-4 習題



    chapter 6 K-近鄰演算法

    6-1 K-近鄰演算法的運作過程

    6-2 使用 sklearn 實作 K-近鄰演算法

    6-3 K-近鄰演算法模型實作範例

    6-4 習題



    chapter 7 支援向量機

    7-1 支援向量機演算法的運作過程

    7-2 使用 sklearn 實作支援向量機

    7-3 支援向量機模型實作範例

    7-4 習題



    chapter 8 K-means 分群

    8-1 K-means 分群的運作過程

    8-2 使用 sklearn 實作 K-means 分群

    8-3 使用 K-means 分群實作範例

    8-4 習題



    chapter 9 階層式分群

    9-1 階層式分群的運作過程

    9-2 使用 sklearn 實作階層式分群

    9-3 階層式分群實作範例

    9-4 習題



    chapter 10 神經網路

    10-1 神經網路的神經元

    10-2 線性可分割與非線性可分割

    10-3 神經網路的運作

    10-4 使用 keras 實作神經網路

    10-5 激勵函式

    10-6 Loss 函式

    10-7 學習率與優化器

    10-8 使用手寫數字辨識為範例

    10-9 習題



    chapter 11 卷積神經網路

    11-1 卷積神經網路模型運作原理

    11-2 使用 keras 實作卷積神經網路

    11-3 卷積神經網路實作範例

    11-4 習題



    chapter 12 使用 Cifar-10 圖庫訓練卷積神經網路

    12-1 使用卷積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫

    12-2 使用更複雜的卷積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫

    12-3 習題



    chapter 13 預先訓練的模型

    13-1 使用 VGG16 辨識圖片

    13-2 顯示 VGG16 模型的組成

    13-3 習題



    chapter 14 中文文字分析與中文語音相關功能實作

    14-1 使用 Spacy 分析中文句子

    14-2 使用 Spacy 找出最相似的五個新聞標題

    14-3 實作語音辨識與文字轉語音功能

    14-4 習題



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