書籍介紹

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Python 3.x 機器學習基礎與應用特訓教材

林英志 / 著
書　　號
19410
ＩＳＢＮ
9789865035921
出版日期
2021/03/30
附　　加
無
訂　　價
590
書　　號
AEY042500
ＩＳＢＮ
9789865027599
出版日期
2021/03/19
附　　加
無
訂　　價
590

Python 3.x 機器學習基礎與應用特訓教材

林英志 / 著

書籍特色

  1. 內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
  2. 本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
  3. 題庫練習 歡迎到雲端練功坊（https://cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
  4. 配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。

書籍資料

圖書分類
TQCPlus-SD-軟體設計領域
適用程度
進階
開數大小
16開
排版頁數
368

注意事項

Chapter 0 Python與機器學習
0-1 Python發展與編寫環境
0-2 機器學習
0-3 機器學習使用Python
0-4 基礎數學與Python實作
0-5 小結
綜合範例
 
Chapter 1 數據前處理
1-1 數據類型
1-2 遺漏值
1-3 切割數據集
1-4 異常值
1-5 選取重要特徵
1-6 小結
綜合範例
 
Chapter 2 監督式學習：迴歸
2-1 線性迴歸
2-2 評估迴歸模型的效能
2-3 正規化的迴歸
2-4 處理非線性關係
2-5 小結
綜合範例
 
Chapter 3 監督式學習：分類
3-1 迴歸vs分類
3-2 評估分類器的效能
3-3 邏輯斯迴歸
3-4 支援向量機
3-5 簡單貝氏分類器
3-6 決策樹
3-7 k最近鄰
3-8 小結
綜合範例
 
Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校
4-1 工作流程管道化
4-2 過擬合與欠擬合
4-3 評估模型效能
4-4 調校超參數
4-5 處理類別不平衡
4-6 小結
綜合範例
 
Chapter 5 非監督式學習：降維與分群
5-1 主成份分析降維
5-2 k-means分群
5-3 階層式分群
5-4 DBSCAN分群
5-5 鄰近傳播分群
5-6 小結
綜合範例
 
Chapter 6 集成學習
6.1 以袋裝法集思廣益
6.2 以提升法互補有無
6.3 以堆疊法兼容並蓄
 
Chapter 7 機器學習應用
7.1 自然語言處理
7.2 序列資料處理
本出版品尚無相關試讀文件
人工智慧：機器學習 Python
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