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打下最紮實的AI基礎:從scikit-learn一步一腳印

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打下最紮實的AI基礎:從scikit-learn一步一腳印 打下最紮實的AI基礎:從scikit-learn一步一腳印

作者:黃永昌 
出版社:佳魁數位
出版日期:2019-04-08
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:打下最紮實的AI基礎:從scikit-learn一步一腳印

豐富的圖示和生動的實例,幫助讀者入門機器學習

30秒極速瞭解本書精華內容:
理論基礎
機器學習的應用場景
機器學習應用程式開發的典型步驟
Python機器學習開發套件:numpy、pandas和matplotlib
演算法模型性能評估的指標和評估方法

八大常用機器學習演算法
k-近鄰演算法
線性回歸演算法
邏輯回歸演算法
決策樹
支持向量機
單純貝氏演算法
PCA演算法
k-平均值演算法

七大實戰演練案例
糖尿病檢測
預測房價
乳腺癌檢測
鐵達尼號倖存者預測
文件類別預測
人臉識別
文件自動分類
本書適用讀者:想從事機器學習、人工智慧、深度學習及機器人相關技術的程式師和愛好者閱讀,相關院校和培訓機構也可以作為教材使用。

書附光碟內容
佳魁官網提供下載

作者簡介:

黃永昌

畢業於廈門大學自動化系。畢業後從事手機系統軟體的研發,2009年轉向Android系統軟體發展,熟悉C、Python、Java和JavaScript多種開發語言。2014年開始研究機器學習及資料採擷領域的相關知識。2015年加入ABB集團,從事智慧家居系統的開發,透過分析伺服器及用戶端日誌資料,為智慧家居系統開發智慧決策模型。

作者序
前 言

機器學習是近年來非常熱門的方向,然而普通的程式設計師想要轉行機器學習卻困難重重。回想起來,筆者在剛開始學習機器學習時,就被一大堆數學公式和推導過程所折磨,這樣的日子至今還歷歷在目。當時筆者也覺得機器學習是個門檻非常高的學科。但實際上,在機器學習的從業人員裡,究竟有多少人需要從頭去實現一個演算法?又有多少人有機會去發明一個新演算法?從一開始就被細節和困難纏住,這嚴重打擊想進入機器學習領域新人的熱情和信心。

本書就是要解決這個問題。筆者希望儘量透過通俗的語言去描述演算法的工作原理,並使用sciki...
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目錄
前言

Chapter01 機器學習介紹
1.1 什麼是機器學習
1.2 機器學習有什麼用
1.3 機器學習的分類
1.4 機器學習應用程式開發的典型步驟
1.5 複習題

Chapter02 Python 機器學習軟體套件
2.1 開發環境架設
2.2 IPython 簡介
2.3 Numpy 簡介
2.4 Pandas 簡介
2.5 Matplotlib 簡介
2.6 scikit-learn 簡介
2.7 複習題
2.8 擴充學習資源

Chapter03 機器學習理論基礎
3.1 過擬合和欠擬合
3.2 成本函數
3.3 模型準確性
3.4 學習曲線
3.5 演算法模型效能最佳化
3.6 查準率和召回率
3.7 F1 Score
3.8 複習題

Chapter04...
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