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零基礎入門的機器學習圖鑑:2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學,讓你輕鬆學以致用【金石堂】
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進口/非進口
非進口
出版社
采實文化
國際標準書號
9789865072414
出貨地
桃園市龜山區

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代, 不如學會機器學習,讓AI為你所用! ★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 .針對各類機器學習全圖像化,深入淺出的機器學習入門書 .詳解各種機器學習演算法的概念和用途,學會如何選對演算法 .所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼,讓你現學現用 【什麼是機器學習?】 人工智慧(AI)、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分, 但多數人對這些專有名詞一知半解,甚至有些誤解, 實現 AI 的方法包羅萬象,但機器學習是實現AI最普及的方法, 有些人誤以為深度學習就是AI,但事實上深度學習也是種機器學習。 機器學習顧名思義,就是電腦會透過演算法,根據問題或環境自動學習, 並運用學習結果來解決問題。 【機器學習的應用觸及各領域】 機器學習可以應用在各種領域,包括: 自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 近年來,因為電腦價格降低,讓機器學習普及,不再是高深的技術, 讓非理科出身的文科人也能容易學習,運用在工作上。 由於機器學習有許多種類,因此懂得如何選擇最適合的演算法, 才能讓精準解決問題,事半功倍。 【2大類 ╳ 17種演算法,弄懂機器學習的邏輯與概念】 ◎ 9種監督式學習:將問題的答案輸入電腦,讓電腦自己學習,像是過濾垃圾郵件 .問題分類(分類):羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 .找出特徵關聯性(迴歸):線性迴歸、正則化 .分類且找出關聯性:支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN ◎ 8種無監督式學習:提供電腦問題與特徵,讓電腦自行分類,例如找出有車的照片 .選擇特徵與數量(降維): PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE .特徵分類(分群):k-means分群法、高斯混合分布 【Python是時下最熱門的程式語言】 在學習機器學習的演算法時, Python是最容易上手,適用於各作業系統,也完全免費的程式語言軟體, 與機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫, 因此書中還附有Python基礎教學。 本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓,學會機器學習的基礎知識和概念, 了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程, 幫你學會如何精準選對演算法,只要掌握每一種演算法的性質, 相信就能學會實際操作機器學習,解決生活和工作上的問題,讓AI為你所用! 【本書適合哪些人閱讀?】 .對機器學習感興趣,已經開始學習的人 .已懂得一些機器學習演算法,想學習更多的人 .不熟悉方程式,看不懂機器學習專書的人 .想學會如何因應問題來選擇機器學習演算法的人 .有程式設計經驗,有能力執行範例程式碼的人  

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