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世界第一簡單機器學習

世界第一簡單機器學習

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9789578799707
荒木雅弘
衛宮紘
世茂
2019年4月02日
107.00  元
HK$ 90.95
省下 $16.05
 
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ISBN:9789578799707
  • 叢書系列:科學視界
  • 規格:平裝 / 224頁 / 14.8 x 21 x 1.29 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    科學視界


  • >











    適合研究者、工程師,

    資訊、金融、教育、醫療業未來發展必需的參考指標,

    在人工智慧研發、醫學診斷和機器人區域大展身手的第一本書!



      涉及大量統計學理論,

      讓人工智慧「自動學習」的演算法,

      就是應用於電腦視覺、資料探勘、證券試場分析的機器學習。

      搜尋引擎、語音及手寫辨識、戰略遊戲也能看到它的蹤跡。

      透過預測、判斷、評估、排序,提高準確率!

      打好機器學習基礎,工作從此事半功倍!



    好評推薦



      日本讀者好評推薦


      真的很好懂。雖然需要有線性代數和偏微分的底子,但不需要實際計算,只要看懂基本概念就行了。書中有豐富的圖片和親切的說明,讓讀者容易吸收,非常推薦!──Masaru Kamata



      是一本適合初學者的書。就連沒有機械學習知識的我也能理解整體概念。書末附上的索引在深入查詢時非常好用。漫畫部分鮮活的角色和情節也將內容的難度降低了。推薦給想了解機械學習的人。──JyunJyun



      巧妙地將漫畫和工作書結合,讓人一讀就停不下來了。最大的優點是有附數學解說,也有舉出現實中的應用範例,讓讀者了解能應用的場合和方式。Q&A的部分能激發思考,加深理解。我會推薦這本書給學生看。──???????



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    序?? ?



    序章 請教我機器學習!?? ?

    紗耶香的房間? 紗耶香與女高中生小愛?? ?



    第1章 怎麼做迴歸??? ?

    1.1 預測數據的困難?? ?

    1.2 從解釋變數求目標變數?? ?

    1.3 求線性迴歸函數?? ?

    1.4 正規化的效果?? ?

    紗耶香的房間? 數學的複習1?? ?



    第2章 怎麼進行識別??? ?

    2.1 整理資料?? ?

    2.2 由資料預測類別?? ?

    2.3 邏輯識別?? ?

    2.4 決策樹的識別?? ?

    紗耶香的房間? 數學的複習??? ?



    第3章 評估結果?? ?

    3.1 要用測試資料評估才有意義?? ?

    3.2 訓練資料、檢驗資料、評估資料?? ?

    3.3 交叉驗證法?? ?

    3.4 準確率、精確率、召回率、F值?? ?

    紗耶香的房間? 數學的複習??? ?



    第4章 深度學習?? ?

    4.1 神經網路?? ?

    4.2 反向傳播法訓練?? ?

    4.3 挑戰深度學習?? ?

    4.3.1 深度神經網路的問題點?? ?

    4.3.2 多層訓練上的技巧 1事前訓練法?? ?

    4.3.3 多層訓練上的技巧 ?激活函數?? ?

    4.3.4 多層訓練上的技巧 ?規避過度學習?? ?

    4.3.5 結構特化的神經網路

    紗耶香的房間? 數學的複習??? ?



    第5章 整體學習?? ?

    5.1 裝袋法?? ?

    5.2 隨機森林?? ?

    5.3 提升法?? ?

    紗耶香的房間? 數學的複習??? ?



    第6章 非監督式學習?? ?

    6.1 集群分析?? ?

    6.1.1 階層式集群分析?? ?

    6.1.2 分割式集群分析?? ?

    6.2 矩陣分解?? ?

    紗耶香的房間? 數學的複習??? ?



    結尾?? ?

    索引?? ?





    ?









      本書會舉出幾項機器學習中較具代表性的手法,並盡可能簡單解說其概要,預設的讀者為具備大一程度數學知識的機器學習初學者。如果自身對數學式不太熟悉的話,可翻閱各章後面的數學相關說明,大致掌握這些數學式的用處即可。



      本書在內容的安排上,一開始會先設定問題,接著舉出解決該問題的方式,再對各機器學習手法進一步說明。各章設定的問題與解決手法如下:



      章節? 問題? 手法

      1? 預測活動參加人數? 線性迴歸

      2? 判斷糖尿病高危險群? 邏輯識別、決策樹

      3? 評估訓練成果? 分割學習法、交叉驗證法

      4? 排行葡萄的等級? 卷積神經網路

      5? 判斷糖尿病高危險群(再挑戰)? 整體學習

      6? 推薦相關活動? 集群分析、矩陣分解



      各章所介紹的手法僅為粗淺內容,想要實際運用這些手法,建議先深入理解相關的專業參考書後,再來嘗試挑戰。



      最後,我想感謝給予這次執筆機會的歐姆社股份有限公司,也要向渡真加奈老師與Verte股份有限公司的同仁表達最深的謝意,感謝您們將我的拙劣原稿改編成如此生動活潑的漫畫故事。



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