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站穩AI大師的第一步:最直覺機器學習
       
 
ISBN: 9789865501327
定价: NT780
售价: RM121.90
优惠价: RM103.62 *
库存量: 海外库存
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作者: 王聖元
出版社: 深智數位
出版日期: 2020-05-20
裝訂: 平裝. 單色印刷. 448 頁. 23.
 
 
 
       
  • 內容試閱
  • 作者簡介
     
 

  

  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。

 
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

 
     
     
     

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