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機器學習:彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(全彩)

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 畢業太久,微積分都快忘光光了,...
轉載自博客來  極力推薦  2021/02/25
畢業太久,微積分都快忘光光了,本來只是要買python機器學習的書,剛好看到這本還包括微積分的書籍,再查又發現他還有一本姊妹書,是基礎數學篇。 最後決定直上基礎微積分篇,反正我有一點底子,加上這本標榜基礎兩個字,應該不會太難才是。 讀起來的感覺是,"非常豐富...
機器學習:彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(全彩) 機器學習:彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(全彩)

作者:洪錦魁 
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2021-02-03
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:機器學習:彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(全彩)

機器學習
彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作

本書特色
近幾年每當無法入眠時,只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍,看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉,這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍,或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍,這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。

在徹底研究機器學習後,筆者體會應該從基礎數學與微積分開始,有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。

筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了,如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導,使用彩色圖片配Python程式實例解說其實可以很容易帶領讀者進入這個領域,同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀,這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。

研究機器學習雖然有很多模組可以使用,但是如果不懂相關數學原理,坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就,這本書筆者從最基礎的微積分起源開始講起,然後依次講解下列與機器學習相關的微積分與高等數學的基本知識,全力協助讀者進入現代科技的顯學機器學習。
●極限、斜率
●用微分找出極大值與極小值
●認識積分基礎觀念與使用圖形表達
●積分求面積與體積
●合成函數的微分與積分
●指數的微分與積分
●對數的微分與積分
●簡單的微分方程式
●機率密度函數
●概似函數與最大概似估計
●多重積分與幾何圖形表達
●認識偏微分與梯度
●將偏微分應用在解向量方程式
●將偏微分應用在矩陣運算
●多元迴歸與概似估計
●梯度下降法
●深度學習的層次基礎知識
●學習率與梯度下降法
●激活函數與梯度下降法
●非線性函數與神經網路
●神經網路的數學
●激活函數、反向傳播法與神經網路的Python實例

全書搭配92個Python實例。

作者簡介:

洪錦魁

一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家,著作等身的作家。
■DOS 時代他的代表作品是 IBM PC 組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
■Windows 時代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
■Internet 時代他的代表作品是網頁設計使用 HTML。
■大數據時代他的代表作品是 R 語言邁向 Big Data 之路。
■AI 時代他的代表作品是機器學習基礎數學 +Python 實作。

除了作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文外,2000 年作品更被翻譯為Mastering HTML 英文版行銷美國,近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行:
1:Java 入門邁向高手之路王者歸來
2:Python 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
3:Python 最強入門邁向數據科學之路王者歸來
4:Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
5:演算法最強彩色圖鑑 + Python 程式實作王者歸來
6:網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Map 王者歸來
7:機器學習彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python 實作王者歸來
8:R 語言邁向Big Data 之路
9:Excel 完整學習邁向最強職場應用王者歸來

他的2020 年著作分別登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類暢銷排行榜第一名,他的著作最大的特色是,所有程式語法會依特性分類,同時以實用的程式範例做解說,讓整本書淺顯易懂,讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

作者序
近幾年每當無法入眠時,只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍,看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉,這些書籍成為我的安眠藥。

心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍,或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍,這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。

在徹底研究機器學習後,筆者體會許多基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了,如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導,配合Python 程式實例解說其實可以很容易帶領讀者進入這個領域,同時感受基礎數...
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目錄
第一章 微積分的簡史
1-1 前言
1-2 簡單說明微積分
1-3 微積分的教學順序
1-4 積分的歷史
1-5 微積分的歷史
1-6 微積分發明人的世紀之爭

第二章 極限
2-1 從金門高粱酒說起
2-2 極限
2-3 收斂與發散
2-4 極限計算與Sympy 模組

第三章 斜率
3-1 直線的斜率
3-2 斜率的意義
3-3 曲線的斜率
3-4 切線
3-5 將極限觀念應用在斜率

第四章 微分的基本觀念
4-1 微分的數學觀念
4-2 微分的計算
4-3 微分公式的推導
4-4 微分的基本性質

第五章 用微分找出極大值與極小值
5-1 用微分求二次函...
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圖書評論 -   評分:
 畢業太久,微積分都快忘光光了,...
轉載自博客來  極力推薦  2021/02/25
畢業太久,微積分都快忘光光了,本來只是要買python機器學習的書,剛好看到這本還包括微積分的書籍,再查又發現他還有一本姊妹書,是基礎數學篇。

最後決定直上基礎微積分篇,反正我有一點底子,加上這本標榜基礎兩個字,應該不會太難才是。

讀起來的感覺是,"非常豐富紮實",本來還有一點點小擔心會太基礎學不到什麼,結果書中內容由淺入深,不僅有基礎的,也有進階一點的。幸好我學生時期的數學教科書跟筆記都有留下,趕緊翻箱倒櫃找出來,搭配本書服用,學習過程雖然艱辛,但讀懂後也是滿滿的成就感。

而書名既然有斗大的機器學習,當然python的機器學習也是本書重點,python程式實作的部分搭配微積分的靈魂,一邊努力理解微積分的同時,也是更深入了解了機器學習的運作原理與意義。

推薦給有數學底子,想打好機器學習根基的讀者。如果沒有數學底子又沒有其他輔助書籍的話,可以先試試姊妹書的基礎數學篇,之後再來挑戰這本,讓你數學功力大躍進。
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