練好機器學習的基本功：用Python進行基礎數學理論的實作 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

圖書介紹

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出版者齣版社：碁峰訂閱齣版社新書快訊新功能介紹

翻譯者

出版日期齣版日期：2018/08/31

語言語言：繁體中文

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發表於2024-05-08

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圖書描述

這是一本為瞭需要學習機器學習，同時又想要搞懂其基本理論的讀者所撰寫的書。透過本書的登場人物：程式設計師綾乃與朋友美緒的對話，便可以與書中的兩位的角色一起成長。書中雖然有許多的數學公式，但隻要跟著書中人物一起學，便能自然而然地搞懂，從而奠定更加堅實的機器學習基礎。

　　藉由本書，您可以瞭解：
　　．迴歸、分類、分群演算法
　　．使用迴歸進行預測的方法
　　．應用分類找齣最適切結果的方法
　　．如何評估模型的正確程度
　　．如何使用Python來計算數學公式

著者信息

作者簡介

立石賢吾（TATEISHI KENGO）

　　LINE Fukuoka株式會社資料工程師。

　　佐賀大學畢業後就職於佐賀縣內的係統開發公司，其後曆經福岡的開發公司，於2014年就職於LINE Fukuoka株式會社，負責資料分析及機器學習的相關工作。

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圖書目錄

Chapter1　旅程的開始
本章針對機器學習為什麼會演變成眾所矚目的焦點，以及運用機器學習可以辦到些什麼等概要進行說明，同時對迴歸、分類、分群等演算法做簡單的解說。

Chapter2　瞭解迴歸～根據廣告費預測點擊數
本章以「由花費在廣告上的費用，來預測點擊數」為主題，對迴歸進行學習。首先會以簡單的範例來思索進行預測需要導齣什麼樣的式子，並探討如何將其逼近結果的方法。

Chapter3　瞭解分類〜依照圖像大小進行分類
本章以「由圖像的尺寸，來分類縱長形與橫長形」為主題，對分類進行學習。
與Chapter2相同，首先會思索為瞭進行分類會需要導齣什麼樣的式子，並探討如何將其逼近最適切結果的方法。

Chapter4　瞭解評估〜確認模型的正確性
本章將對第2章與第3章建構模型的正確程度，也就是精度進行確認。將會介紹模型的評估方式，以及有哪些指標可用做評估。

Chapter5　動手寫程式〜以Python來進行程式設計
本章根據第2~4章所學到的內容，以Python來撰寫程式。我們將可以瞭解到，如何將以數學錶示式所構想齣來的內容，以程式來進行處理。

Appendix
附錄收錄瞭從前麵五章未提及的數學解說供各位參考。
總和的記號、乘積的記號／微分／偏微分／閤成函數／嚮量與矩陣／幾何嚮量／指數、對數／Python環境建構／Python的基本／NumPy的基本