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機器學習最強入門 - 基礎數學／機率／統計邁向AI真實數據專題實作 - 王者歸來
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9786267273784
洪錦魁
深智數位
2023年8月01日
327.00 元
HK$ 294.3
詳
細
資
料
語言: 繁體中文
頁數: 840
分
類
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內
容
簡
介
最白話解釋數學原理
☆ 從簡單的數據開始理解機器學習的演算法
將理論知識轉化為實際的程式碼
☆ 實際案例分析
全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識：
方程式與函數
☆ 完整Python語法
★ 一元函數到多元函數
☆ 最小平方法
★ 基礎統計
☆ 機率與單純貝式理論
★ 指數與對數
☆ logit函數與logistic函數
★ 向量與矩陣
☆ 二次函數、三次函數與多項式函數
當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境：
線性迴歸 – 波士頓房價
☆ 邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病
★ 決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail
☆ 隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析
★ KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球
☆ 支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料
★ 單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論
☆ 集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價
★ K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價
☆ PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據
★ 階層式分群 – 小麥數據/老實泉
☆ DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析
在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識：
特徵選擇
☆ 用直方圖了解特徵分佈
★ 用箱型圖了解異常值
☆ 數據預處理
★ 殘差圖(Residual plot)
☆ 機器學習性能評估
★ 過擬合(overfitting)
☆ 欠擬合(underfitting)
★ 數據洩漏(Data leakage)
☆ 繪製決策樹圖(Decision tree map)
★ 可視化熱力圖(Heat map)
☆ 決策邊界(Decision Boundary)
★ 增加數據維度與超平面
☆ 交叉驗證(Cross-validation)
★ 泛化能力(Generalization Ability)
☆ 弱學習器(Weaks learners)
★ 強學習器(Strong learners)
☆ 學習模型(base learner)
本書最後一章，介紹了熱門的AI主題「語音辨識」，從本章內容讀者可以學會下列知識：
★ 語音轉文字
☆ 文字轉語音
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