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站穩AI大師的第一步:最直覺機器學習

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 市面上機器學習相關的書如果沒有...
轉載自博客來  推薦  2020/10/25
市面上機器學習相關的書如果沒有提到演算法的數學的話,那老實說其實都屬於科普書,讀那麼多還是不知道甚麼意思,那老實說只要copy網路上的範例,然後套自己的資料就好了,但其實沒有那麼簡單。這本書跟許多跟風的書完全不一樣,會講解演算法背後數學的意義,讓讀者明白原理,實屬難得可貴。雖然有...
站穩AI大師的第一步:最直覺機器學習 站穩AI大師的第一步:最直覺機器學習

作者:?王聖元 
出版社:深智數位
出版日期:2020-05-20
規格:平裝 / 448 / 17 x 23cm / 單色
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:站穩AI大師的第一步:最直覺機器學習

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

內容簡介
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。

作者簡介:

王聖元
金融風險管理師;特許另類投資分析師。
學習及工作經歷:現任新加坡某金融諮詢公司總監。擁有新加坡國立大學量化金融學士學位和金融數學碩士學位。

自我學習過程:獲得金融風險管理師 (FRM) 和特許另類投資分析師 (CAIA)認證,及 Coursera 頒發的機器學習、深度學習和TensorFlow實戰的認證。

平時堅持寫作,是公眾號「王的機器」的主理人,分享了關於金融工程、機器學習和量化投資的文章。

信念:“Yearning for Learning, Leading by Reading, Distilling by Writing.」(多學多讀多寫,終身渴望學習,通過讀書保持領先,通過寫作用心灌輸。)

作者序
前言

作者寫作本書的目的就是用通俗的文字來說明機器學習,最好通俗得如作者在女兒生日時,寫給她的信:
親愛的欣玥:
從2020 年開始,願你:
■ 學習不要死記硬背,避免過擬合;也不要蜻蜓點水,避免欠擬合。
■ 心態像隨機梯度下降一樣,不要過分注重眼前的利益和一時的得失,進而看不清大局而被假象矇騙。
■ 抉擇像隨機森林一樣,各取所長,集思廣益,這樣你才能做出最正確的決定。
■ 操行像自我調整提升一樣,知錯能改,這樣你才能越來越優秀。
■ 說話像奧卡姆剃刀原理一樣,牢記「少就是多」,當一個好的聆聽者。
■ 脾...
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目錄
前言

01 | 機器學習是什麼--機器學習定義
1.1 資料
1.2 機器學習類別
1.3 效能度量
1.4 歸納
參考資料

02 | 機器學習可行嗎--計算學習理論
2.1 基礎知識
2.2 核心推導
2.3 結論應用
2.4 歸納
參考資料
技術附錄

03 | 機器學習怎麼學--模型評估選擇
3.1 模型評估
3.2 訓練誤差和測試誤差
3.3 驗證誤差和交換驗證誤差
3.4 誤差剖析
3.5 模型選擇
3.6 歸納
參考資料
技術附錄

04 | 線性回歸
4.1 基礎知識
4.2 模型介紹
4.3 歸納
參考資料

05 | 邏輯回歸
5.1 基礎內容
5.2 模型介紹...
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圖書評論 -   評分:
 市面上機器學習相關的書如果沒有...
轉載自博客來  推薦  2020/10/25
市面上機器學習相關的書如果沒有提到演算法的數學的話,那老實說其實都屬於科普書,讀那麼多還是不知道甚麼意思,那老實說只要copy網路上的範例,然後套自己的資料就好了,但其實沒有那麼簡單。這本書跟許多跟風的書完全不一樣,會講解演算法背後數學的意義,讓讀者明白原理,實屬難得可貴。雖然有些人說讀這些數學會勸退初學者,但是要想在這個領域上有所差別,數學是在所難免需要的!
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