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圖解機器學習與資料科學的數學基礎:使用Python
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- 作者： 松田雄馬, 露木宏志, 千葉彌平著 , 許郁文譯
- 出版社：碁峰資訊股份有限公司
- 出版年：2022
- ISBN：9786263241817
- EISBN：9786263243002 PDF
- 格式：PDF,JPG
- 頁數：436
- 附註：本電子書含光碟資料, 購買/借閱後請至個人書房下載 原紙本書ISBN: 9786263241817 附錄: 程式設計與數學之間的橋樑(租書不含光碟資料)
搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！
本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。
透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程
本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。
了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程
第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。
透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論
第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。
來自讀者的讚譽
「這是我買過最實用的書」
「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」
「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」
- 前言(第3頁)
- 在工作職場活用數學這項利器(第5頁)
- 閱讀本書的方式(第12頁)
- 執行環境與程式碼(第12頁)
- 序章 設定 Python 開發環境(第13頁)
- Prologue 1 試著使用 Google Colaboratory(第14頁)
- Prologue 2 下載 Anaconda，建置開發環境(第17頁)
- Prologue 3 利用 Python 動手撰寫程式(第20頁)
- Prologue 4 試著上傳檔案(第22頁)
- 第一篇 機率統計、機器學習篇(第23頁)
- 第 1 章 取得資料之後的第一件事(第24頁)
- 第 2 章 試著利用機器學習進行分析(第50頁)
- 第 3 章 推測必需的資料筆數(第78頁)
- 第二篇 數理最佳化篇(第105頁)
- 第 4 章 透過最佳路徑規劃問題，了解解決最佳化問題的方法(第106頁)
- 第 5 章 透過排班問題了解最佳化問題的全貌(第154頁)
- 第三篇 數値模擬篇(第201頁)
- 第 6 章 試著預測傳染病的影響(第202頁)
- 第 7 章 想透過動畫模擬人類的行為(第232頁)
- 第四篇 深度學習篇(第279頁)
- 第 8 章 了解深度學習辨識影像的方法(第280頁)
- 第 9 章 了解深度學習處理時間序列資料的機制(第318頁)
- 第 10 章 了解以深度學習進行的圖片處理與語言處理(第352頁)
- 附録 程式設計與數學之間的橋梁(第403頁)
- Appendix 1 利用公式了解常態分佈(第404頁)
- Appendix 2 微分方程式差分法造成的誤差與泰勒展開式(第410頁)
- Appendix 3 非線性最佳化的機械學習／深度學習的迴歸／分類(第417頁)
- 結語(第426頁)
- 参考文献(第428頁)
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