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图书介绍


世界第一简单机器学习

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著者
出版者 出版社:世茂 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 卫宫纮
出版日期 出版日期:2019/04/02
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

适合研究者、工程师,
资讯、金融、教育、医疗业未来发展必需的参考指标,
在人工智慧研发、医学诊断和机器人区域大展身手的第一本书!

  涉及大量统计学理论,
  让人工智慧「自动学习」的演算法,
  就是应用于电脑视觉、资料探勘、证券试场分析的机器学习。
  搜寻引擎、语音及手写辨识、战略游戏也能看到它的踪迹。
  透过预测、判断、评估、排序,提高准确率!
  打好机器学习基础,工作从此事半功倍!

好评推荐

  日本读者好评推荐

  真的很好懂。虽然需要有线性代数和偏微分的底子,但不需要实际计算,只要看懂基本概念就行了。书中有丰富的图片和亲切的说明,让读者容易吸收,非常推荐!──Masaru Kamata

  是一本适合初学者的书。就连没有机械学习知识的我也能理解整体概念。书末附上的索引在深入查询时非常好用。漫画部分鲜活的角色和情节也将内容的难度降低了。推荐给想了解机械学习的人。──JyunJyun

  巧妙地将漫画和工作书结合,让人一读就停不下来了。最大的优点是有附数学解说,也有举出现实中的应用范例,让读者了解能应用的场合和方式。Q&A的部分能激发思考,加深理解。我会推荐这本书给学生看。──Танечка

 

著者信息

作者简介

荒木 雅弘


  1998年取得(工学)博士学位(京都大学)。
  1999年曾任京都工艺纤维大学工艺学系助理教授。
  2007年起任职京都工艺纤维大学工艺科学研究科副教授。

  〈着作〉
  《语音对话系统》(合着,欧姆社)
  《用免费软体建构语音辨识系统 从模式辨识、基本机器学习到对话系统》(森北出版)
  《用免费软体学习语意网与相关互动》(森北出版)
  《用免费软体开始机器学习入门》(森北出版)
  《图解语音辨识》(讲谈社)

审订者简介

张智星


  现职:台湾大学资讯系教授、台大医院资讯室主任、台大金融科技研究中心主任
  学历:美国加州大学柏克莱分校 电机电脑系 博士
  经历:工研院资通所顾问
  授课科目:资料结构与演算法、科学计算、金融科技导论、音乐讯号分析与检索、人工智慧及深度机器学习之生医药产业应用
  研究领域:语音辨识与评分、音乐分析与检索、精准寻与行销、医疗大数据分析

译者简介

卫宫纮


  清华大学原子科学院学士班毕。现为自由译者。译作有《上司完全使用手册》(东贩)、《超慢跑入门》(商周)、《男人懂了这些更成功》(潮客风)、《世界第一简单电力系统》(世茂)……等。赐教信箱:emiyahiro@hotmail.com.tw
 
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图书目录

序    

序章 请教我机器学习!    
纱耶香的房间① 纱耶香与女高中生小爱    

第1章 怎么做回归?    
1.1 预测数据的困难    
1.2 从解释变数求目标变数    
1.3 求线性回归函数    
1.4 正规化的效果    
纱耶香的房间② 数学的复习1    

第2章 怎么进行识别?    
2.1 整理资料    
2.2 由资料预测类别    
2.3 逻辑识别    
2.4 决策树的识别    
纱耶香的房间③ 数学的复习②    

第3章 评估结果    
3.1 要用测试资料评估才有意义    
3.2 训练资料、检验资料、评估资料    
3.3 交叉验证法    
3.4 准确率、精确率、召回率、F值    
纱耶香的房间④ 数学的复习③    

第4章 深度学习    
4.1 神经网路    
4.2 反向传播法训练    
4.3 挑战深度学习    
4.3.1 深度神经网路的问题点    
4.3.2 多层训练上的技巧 1事前训练法    
4.3.3 多层训练上的技巧 ②激活函数    
4.3.4 多层训练上的技巧 ③规避过度学习    
4.3.5 结构特化的神经网路
纱耶香的房间⑤ 数学的复习④    

第5章 整体学习    
5.1 装袋法    
5.2 随机森林    
5.3 提升法    
纱耶香的房间⑥ 数学的复习⑤    

第6章 非监督式学习    
6.1 集群分析    
6.1.1 阶层式集群分析    
6.1.2 分割式集群分析    
6.2 矩阵分解    
纱耶香的房间⑦ 数学的复习⑥    

结尾    
索引    


 

图书序言



  本书会举出几项机器学习中较具代表性的手法,并尽可能简单解说其概要,预设的读者为具备大一程度数学知识的机器学习初学者。如果自身对数学式不太熟悉的话,可翻阅各章后面的数学相关说明,大致掌握这些数学式的用处即可。

  本书在内容的安排上,一开始会先设定问题,接着举出解决该问题的方式,再对各机器学习手法进一步说明。各章设定的问题与解决手法如下:

  章节  问题  手法
  1  预测活动参加人数  线性回归
  2  判断糖尿病高危险群  逻辑识别、决策树
  3  评估训练成果  分割学习法、交叉验证法
  4  排行葡萄的等级  卷积神经网路
  5  判断糖尿病高危险群(再挑战)  整体学习
  6  推荐相关活动  集群分析、矩阵分解

  各章所介绍的手法仅为粗浅内容,想要实际运用这些手法,建议先深入理解相关的专业参考书后,再来尝试挑战。

  最后,我想感谢给予这次执笔机会的欧姆社股份有限公司,也要向渡真加奈老师与Verte股份有限公司的同仁表达最深的谢意,感谢您们将我的拙劣原稿改编成如此生动活泼的漫画故事。

 

图书试读

纱耶香的房间1 纱耶香与女高中生小爱
 
纱:好久不见,小爱。上次碰面是在爷爷家吧?
 
爱:对啊,那个时候表姊妹都在嘛。
 
话说回来,纱耶姊,今天怎么了吗?
 
纱:今天……大学的学弟来请教机器学习,我就帮他稍微上了一下课,但不晓得他是不是真的听懂……
 
我记得小爱在高中选择理工组,所以想听听妳的看法。
 
爱:机器学习是指AI吗?机器的智能,感觉好像很难。
 
纱:不过,机器学习的本质是根据资料建立数学模型,再由电脑来驱动这个模型唷。这个数学模型的基础部分,大概高中生应该理解才对。
 
爱:我是有在天文部编写过观测用的程式,数学也是喜欢的科目,只有这些知识能够理解吗?
 
纱:小爱的话,没问题的。
 
第一次上课讲了回归问题,妳能听听看吗?
 
爱:好吧。我就来听听这个困难的东西!
 
纱耶香的房间2 数学的复习-1

 
纱:小爱到哪边能够听懂?
 
爱:出现好多向量、矩阵耶。向量是用括号括住一排数字,二维向量是(a,b)、三维向量是(a,b,c),但 维向量我就不太清楚了……
 
纱: 在4以上后,无法想像该空间,的确会觉得比较难懂。不过,我们不用勉强想像空间,可简单看作是许多数字排在一块就行了。
 
爱:数字纵向排成的列向量有什么意义吗?
 
纱:没有特别的意义,但这边在排列复数特征时,约定俗成会排成纵方向。机器学习会很常遇到矩阵和向量的乘法计算,矩阵从左侧乘上列向量时,可用矩阵的积来表示矩阵的合成,相当便利。
 
爱:高中没有教矩阵……。
 
纱:嗯……矩阵可以想成是数字排成四角型。
 
纱:虽然行列的定义在有些国家相反,但日本数学的定义是横方向为行、纵方向为列。我是以行列汉字「右半部」两条线的方向来记忆唷。
 
爱:原来如此!
 
纱:举例来说,行方向有两个数字、列方向有两个数字,会称为2行2列的矩阵。矩阵的加法是相加相同位置的数字,但乘法就比较麻烦了。
 
纱:相乘后矩阵第n行第m列的数值,是取出前面矩阵的第 行和后面矩阵的第m列,依行列数字出现的先后顺序相乘,再把各乘积相加起来求得。
 
爱:这样的话,如果前面矩阵的列数和后面矩阵的行数不同,就没有办法做乘法。

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