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新手村逃脫!初心者的Python機器學習攻略
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- 作者: 郭耀仁作
- 出版社:博碩文化
- 出版年:2020
- 集叢名:iT邦幫忙鐵人賽
- ISBN:9789864345076
- 格式:EPUB 版式
- 附註:含附錄
- 系列書: iT邦幫忙鐵人賽,本系列共22本
租期14天
今日租書可閱讀至2024-11-20
使用 Python 程式語言實作機器學習基礎理論的入門書,均衡涵蓋程式套件應用與理論推導,透過本書讀者能夠按圖索驥,走出機器學習新手村,成功一轉!
❶ 先使用套件現成類別與函式
❷ 再認識演算方法理論與推導
❸ 最後使用自行定義類別重現
本書內容改編自第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽,Big Data 組冠軍網路系列文章──《 R 語言使用者的 Python 學習筆記》,從系列文章中後段開始改寫,省略了原本 Python 基礎語法、網頁資料擷取(俗稱爬蟲)與 Pandas 的章節,著重在以 NumPy、Matplotlib、Scikit-Learn 入門機器學習基礎理論的部分,並與作者的實體課程 (台大工商管理學系、台大資工系統訓練班與中華電信學院等資料科學課程) 教材整合編修而成。
三大重點
❶ 先使用套件現成類別與函式
☛NumPy 的 N 維陣列操作與運算
☛物件導向風格的 Matplotlib 視覺化
☛Scikit-Learn 的五個核心理念
☛Keras 的模型建立步驟
❷ 再認識演算方法理論與推導
☛均方誤差函式
☛梯度遞減演算方法
☛交叉熵函式
☛前向傳播與反向傳播
❸ 最後使用自行定義類別重現
☛正規方程類別
☛梯度遞減類別與 AdaGrad 類別
☛羅吉斯迴歸類別
☛深度學習類別
- CHAPTER 1 關於視覺化與機器學習
- CHAPTER 2 數列運算
- CHAPTER 3 資料探索
- CHAPTER 4 機器學習入門
- CHAPTER 5 數值預測的任務
- CHAPTER 6 類別預測的任務
- CHAPTER 7 表現的評估
- CHAPTER 8 深度學習入門
- APPENDIX A pyvizml.py
紙本書 NT$ 500
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