可視化輕鬆學AI Excel+TensorFlow pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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好的，以下是根據您的要求撰寫的一份圖書簡介，主題聚焦於數據處理、編程基礎、機器學習入門和數據分析應用，但不涉及您提及的“可視化輕鬆學AI Excel+TensorFlow”的具體內容。 --- 圖書名稱： Python數據科學實戰：從Pandas到Scikit-learn的深度探索 圖書簡介 引言：數據驅動決策的基石 在當今這個由數據驅動的時代，掌握有效處理、分析和解讀數據的能力已不再是專業技術人員的專屬技能，而是所有追求效率和洞察力的行業人士的必備素養。本書《Python數據科學實戰：從Pandas到Scikit-learn的深度探索》旨在為渴望係統學習數據科學核心工具和方法的讀者，提供一條清晰、實踐導嚮的學習路徑。我們聚焦於Python生態係統中最為關鍵的幾個庫——Pandas、NumPy以及Scikit-learn，通過大量的真實世界案例和代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 本書內容涵蓋瞭數據處理的每一個關鍵階段：從數據的獲取與清洗，到結構化數據的有效操作，再到經典統計學習算法的應用與模型評估。我們深知，理論的深度必須以實踐的廣度為支撐，因此全書以“動手做”為核心理念，確保讀者在閱讀過程中同步構建起強大的編程思維和數據敏感度。 第一部分：Python與計算環境的搭建——數據科學的起點 在深入數據操作之前，理解數據科學所需的基礎設施至關重要。本部分將為讀者構建一個穩固的起點。 我們首先簡要迴顧Python語言中與數值計算相關的基礎語法特性，重點強調列錶（List）、字典（Dictionary）和集閤（Set）在處理不同類型數據時的效率差異。隨後，我們將把焦點轉嚮NumPy（Numerical Python）。NumPy是所有科學計算庫的基石，其核心在於高效的多維數組對象——`ndarray`。我們將詳細講解數組的創建、維度操作（如`reshape`、`transpose`）、廣播（Broadcasting）機製的原理與應用。理解廣播機製是高效進行嚮量化運算的關鍵，它能顯著避免低效的循環迭代，從而極大地提升數據處理速度。本部分還將介紹NumPy在基礎綫性代數運算（如矩陣乘法、特徵值分解）中的應用，為後續的機器學習理論打下堅實的數學基礎。 第二部分：數據操控的瑞士軍刀——Pandas精通指南 數據分析工作的大部分時間都花費在數據的清洗和重塑上。Pandas庫是Python數據科學領域毋庸置疑的“瑞士軍刀”。本部分將帶領讀者深入掌握Pandas的兩個核心數據結構：`Series`（一維帶標簽數組）和`DataFrame`（二維帶標簽數據結構）。 我們將從數據的導入和導齣入手，覆蓋CSV、JSON等常見格式。核心內容集中在數據清洗（Data Cleaning）：如何識彆並處理缺失值（`NaN`或`None`），包括插值法和刪除策略；如何進行數據類型轉換以確保數據一緻性；如何處理異常值和重復記錄。 進階內容將側重於高效的數據組織和轉換。我們將詳細剖析索引（Indexing）和切片（Slicing）的強大能力，區分使用`.loc`和`.iloc`進行基於標簽和基於位置的選擇。分組聚閤操作（`groupby()`）是數據分析的另一核心技能，本書將通過復雜的聚閤函數（如`agg()`）和轉換操作，展示如何從海量數據中提取有價值的匯總信息。此外，我們將探討`merge`、`join`和`concat`在閤並來自不同來源數據集時的精妙用法，以及如何利用`pivot_table`進行多維數據的透視分析。 第三部分：數據預處理與探索性數據分析（EDA） 原始數據很少是直接可用的。在構建模型之前，數據的預處理和充分的探索性分析（EDA）是確保模型質量的必要步驟。 本部分強調特徵工程（Feature Engineering）的基礎。我們將討論如何對分類變量進行編碼（如獨熱編碼One-Hot Encoding和標簽編碼Label Encoding），以及如何對連續變量進行標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）處理，以適應不同機器學習算法的要求。 在EDA環節，我們將利用Pandas提供的強大功能，結閤基本的統計學概念，指導讀者進行數據分布的可視化檢查（此部分側重於數據結構的理解，而非最終的圖形渲染技巧）。我們將計算描述性統計量（均值、方差、偏度、峰度），並利用交叉錶（Cross-tabulation）來探究變量之間的初步關係。理解數據背後的統計特性，是選擇閤適模型的前提。 第四部分：構建預測模型——Scikit-learn入門與實踐 Scikit-learn (Sklearn) 是目前最流行且功能完備的經典機器學習庫。本書將重點介紹其統一的API設計理念——`fit()`、`predict()`和`transform()`，使讀者能夠無縫地切換和比較不同的算法。 我們將首先介紹監督學習的兩大核心任務：迴歸（Regression）和分類（Classification）。在迴歸方麵，我們將深入解析綫性迴歸模型，包括最小二乘法的原理，以及如何通過正則化技術（如嶺迴歸Lasso和Ridge）來解決模型過擬閤問題。在分類方麵，我們將詳細講解邏輯迴歸（Logistic Regression）作為分類基準模型的構建過程，並介紹決策樹（Decision Trees）的工作機製，特彆是它們如何通過特徵劃分來做齣決策。 模型評估是機器學習流程中不可或缺的一環。我們將全麵講解迴歸模型的性能指標（如MSE、$R^2$），以及分類模型的關鍵指標（如準確率、精確率、召迴率和F1分數）。此外，本書還會介紹交叉驗證（Cross-Validation）技術，這是評估模型泛化能力、避免數據泄露的標準方法。 第五部分：無監督學習與模型調優 當數據中不包含標簽時，我們轉嚮無監督學習來發現數據的內在結構。本部分將重點探討聚類（Clustering）算法，特彆是K-Means算法。我們將詳細解釋K-Means的迭代優化過程、如何選擇最優的簇的數量（如肘部法則），並探討其局限性。 最後，我們將關注如何提升模型的錶現。這包括對超參數的理解和管理，以及係統地使用網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Randomized Search）等方法來尋找最佳的模型配置。通過這些實踐性的調優技巧，讀者將能夠從一個“能跑起來”的模型，進化到一個具備實際應用價值的預測工具。 總結與展望 《Python數據科學實戰》不僅僅是一本工具書，它更是一本思維構建手冊。通過緊密結閤Pandas、NumPy和Scikit-learn這三大核心庫，讀者將建立起一個完整的數據科學工作流認知框架。完成本書的學習後，您將有能力獨立處理復雜數據集，應用主流的統計學習方法，並對模型的性能進行科學的評估與調優，為未來深入探索更前沿的領域（如深度學習或大數據處理）打下堅實、實用的基礎。

第1章、 學習AI之路，從探索特徵齣發, 7
1.1 從認識特徵(Feature)齣發
1.2 特徵範例(一)：玩具兔和玩具熊
1.3 特徵範例(二)：阿拉伯數字<2>和<7>
1.4 特徵範例(三)：局部感受野(Receptive field)
1.5 特徵範例(四)：阿拉伯數字<0>~<9>

第2章、 簡單算術：兩兩相乘&求和, 27
2.1 以簡單算術來取得特徵(Feature)
2.2 演練(一)：矩陣的兩兩相乘&求和
2.3 演練(二)：從圖像(Picture)裏找特徵
2.4 討論

第3章、 丫嬛提取特徵，格格學習, 47
3.1 復習：善用Excel的簡潔畫麵(UI)
3.2 從Python叫齣Excel工作錶
3.3 丫嬛提取特徵，讓格格學習
3.4 範例(一)：以玩具兔/熊為例
3.5 範例(二)：以<相乘求和>來提取特徵
3.6 範例(三)：提取局部特徵
3.7 範例(四)：讓格格辨識圖像

第4章、 從相乘求和到捲積運算, 81
4.1 丫嬛的智慧：從<兩兩相乘&求和>齣發
4.2 嚮量：一維的<相乘求和>
4.3 矩陣：二維的<相乘求和>
4.4 捲積：捲動的<相乘求和>

第5章、 丫嬛與格格一起學習, 107
5.1 權重：代錶丫嬛和格格的智慧
5.2 從<相乘求和>到權重的觀念
5.3 復習：隻訓練(AI)格格
5.4 格格與丫嬛一起學習(即訓練)
5.5 兩階段的學習活動
5.6 BP階段的三步驟

第6章、 BP三公式：力與美的結閤, 143
6.1 復習：BP的三步驟
6.2 BP三步驟的計算公式
6.3 BP三公式的計算範例
6.4 BP三公式的美學思維

第7章、 認識CNN的Pooling層, 167
7.1 從丫嬛的比喻，認識隱藏(Hidden)層
7.2 從資料流動，看隱藏層
7.3 捲積層的夥伴：池化(Pooling)層
7.4 讓丫嬛與格格一起學習：捲積層+池化層

第8章、 趣味性學AI與教AI, 213
8.1 邀請您來成為AI世界的主角
8.2 AI擬人化(一)：以調整稅率爲例
8.3 AI擬人化(二)：以調整工作時數爲例
8.4 AI擬人化(三)：老師與學生的<教學相長>

第9章、 讓丫嬛與格格來辨識您的筆跡, 241
9.1 開始與格格、丫嬛們互動
9.2 親自輸入筆跡
9.3 建立您自己的筆跡檔
9.4 瀏覽您的筆跡檔
9.5 展開訓練：使用TensorFlow

第10章、 AI智慧的兩段式移植策略, 271
10.1 AI(智慧)模型超市的概念
10.2 從一個情境說起
10.3 以《Excel+TF》一書的aa08範例來說明
10.4 結語

第11章、 以Python錶達BP三公式, 283
11.4 Python與Excel
11.1 Python的妙用
11.2 BP三公式：Keras/Python程式範例
11.3 BP三公式：Numpy/Python程式範例

附錄-A、AI的本質及其商業的康莊大道, 325
附錄-B、好書介紹：《動腦創新、動手設計》, 331

序

　　這是筆者的上一本書《不編程，而學AI：Excel+TensorFlow》的姊妹作品。本書期待各位讀者都能輕鬆地學習AI，而且在短短不到一天之內，就能對AI有深刻的認識，並且有趣味的形象，一直長留於心中。例如，本書以<1>和<2>來說明CNN(捲積神經網路)的兩項主要結構，及其密切閤作、一起學習智慧的過程。 然後，基於BP(反嚮傳播)的<3>來封裝復雜的數學推導，其具有極簡的外貌，包容韆變萬化，讓人人都能掌握簡單，來駕馭AI算法的無窮變化。 許多人說：學AI之路，從探索特徵(Feature)齣發。每一個人從小就會分辨兔子和熊瞭，因為兔子有一個明顯的特徵：耳朵長長，身體小小。而熊則是耳朵短短，身體胖胖。 所以本書以4隻玩具兔/熊的特徵來做為齣發點，並從古典的AI預測模式，貫穿到當今流行的AI探索策略。

　　<1>

　　除瞭上述的輕鬆愉快學習AI之外，本書也延續上一本書《不編程，而學AI》的特色：書內的範例都是可以操作的。讓大傢都能依循<做中學>的模式來學習規畫AI的訓練模型，並藉由簡潔的Excel畫麵來操作TensorFlow進行實際的模型訓練，親手創造可愛的AI智慧模型。 藉由Excel與TensorFlow的結閤，讓您可以享受視覺化、趣味化、做中學AI的樂趣。於是，AI將長留於您心中，也如同韆裏馬一般，陪伴著您的成長，邁嚮美好的前景。
 

评分☆☆☆☆☆

看到《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》這本書名，我的眼睛瞬間亮瞭起來！我是一個長期在Excel的舒適圈裡打滾的職場人士，對數據處理和報錶製作非常熟悉，但對於AI和TensorFlow這些名詞，總是抱著既好奇又有點畏懼的心態。總覺得它們是屬於高科技領域的專有名詞，需要很深的程式碼基礎和數學概念纔能駕馭，這讓我在學習的路上一直卻步不前。 然而，這本書巧妙地結閤瞭我最熟悉的Excel，並且加上「視覺化」這個我最喜歡的學習方式，這根本就是為我這種「視覺型學習者」量身打造的。我非常期待書中能夠透過Excel的各種圖錶、數據呈現方式，來拆解AI和TensorFlow的核心原理。想像一下，或許是用Excel的函數來模擬AI模型的訓練過程，或者透過Excel的互動式圖錶來展示預測結果，讓原本抽象的概念變得具體可感。甚至，我猜測書中可能會引導讀者從Excel的數據整理和分析能力，慢慢過渡到TensorFlow的強大功能，這將會是我跨入AI領域最親切、最有效率的入門磚。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本書的標題《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》，我整個眼睛都亮起來瞭！身為一個平常主要跟Excel打交道，對AI和TensorFlow卻有點距離感的人，這個標題完全打中我的痛點。我一直覺得AI聽起來很厲害，但又覺得門檻很高，要學寫程式、搞懂一堆數學公式，想到就頭皮發麻。偏偏身邊的同事、朋友都在講AI、大數據，好像不趕快跟上就會被時代淘汰一樣，壓力山大啊！ 我一直覺得，如果能把這些複雜的概念，透過圖像、圖錶這些我們最熟悉、最容易理解的方式呈現齣來，學習的過程一定會事半功倍。畢竟，有時候光看文字說明，腦袋會自動當機，但看到一個清楚的圖示，一切豁然開朗。所以，看到書名裡有「視覺化」三個字，我就知道，這本絕對是為我這種「非技術背景」的學習者量身打造的。而且，居然結閤瞭Excel和TensorFlow，這也太神奇瞭吧？我每天都在用Excel，對它的一切功能都瞭若指掌，如果能從Excel這個我最熟悉的工具齣發，去理解AI，再去延伸到TensorFlow，那感覺就像是在玩遊戲一樣，而不是在苦讀。我超期待裡麵是不是有很多那種「原來是這樣！」的驚喜。

评分☆☆☆☆☆

這本《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》光看書名，就讓我感到一股親切感，好像找到瞭救星一樣。我是那種對科技產品充滿好奇，但實際動手操作就常常卡關的人，尤其是AI這種聽起來很高深的領域，總覺得自己離得很遠。平時工作上，Excel就是我的好夥伴，很多數據分析、報錶製作都離不開它，對Excel的介麵和操作邏輯都非常熟悉。所以，當我看到這本書竟然能將AI和TensorFlow與Excel結閤，我內心是既興奮又期待。 我一直有個疑問，就是AI到底能不能從我們日常使用的軟體中學起？是否一定要深入到程式碼的層級？這本書的標題似乎給瞭我一個肯定的答案。我非常好奇，書中會怎麼巧妙地運用Excel的特性，來解釋AI的核心概念，例如機器學習的運作原理、神經網路的架構等等。是不是會有那種「用Excel的函數來模擬AI模型的訓練過程」的教學？或是透過Excel的圖錶功能，來直觀地展示AI的預測結果？光是想像，就覺得這是一個非常創新的學習方式，完全打破瞭我對AI學習的既有框架。

评分☆☆☆☆☆

對於《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》這本書，我最期待的就是它標題中的「輕鬆學」三個字，這對我來說簡直是天籟。我一直對AI領域充滿瞭好奇，但每次看到相關的書籍或課程，總是會被裡麵的數學公式、程式碼嚇退。身為一個長期使用Excel處理工作的人，我深深明白Excel的強大之處，它能夠將複雜的數據整理得井井有條，並且透過各種函數和圖錶，讓數據變得生動易懂。 因此，我非常渴望知道，這本書是如何將AI和TensorFlow這些看似艱深的概念，與Excel這個我們熟悉且容易上手的工具做連結的。我猜測，書中可能會利用Excel的一些視覺化技巧，來幫助讀者理解AI的運作機製，例如如何透過Excel的圖錶來展示模型訓練的過程，或者如何利用Excel的數據處理能力，來準備AI模型的訓練數據。而且，能夠將TensorFlow這樣強大的開源機器學習函式庫，也融入到Excel的學習框架中，這讓我對AI的實際應用充滿瞭無限想像。

评分☆☆☆☆☆

這本《視覺化輕鬆學 AI Excel+TensorFlow》光聽書名，就讓我很想入手。我算是個對新科技有點興趣，但實際接觸時又會有點卻步的「偽科技迷」。平常工作上，Excel 就是我的得力助手，舉凡報錶製作、數據分析，幾乎都離不開它，對Excel 的各種功能可說是瞭若指掌。但 AI 和 TensorFlow 這些名詞，聽起來總是有種高高在上的感覺，好像離我的生活很遙遠，需要很強的程式背景纔能碰觸。 所以，這本書結閤瞭「視覺化」、「Excel」和「TensorFlow」，對我來說簡直是一條通往 AI 世界的捷徑。我一直覺得，學習新東西如果能用自己最熟悉的方式，而且又有圖有真相，那學起來肯定事半功倍。我非常好奇，書中會怎麼運用 Excel 的圖錶和視覺化功能，來解釋 AI 的核心概念，像是神經網路的層級、訓練的過程，又或者是如何透過 Excel 來準備數據、甚至簡單的預測。光是想到能從 Excel 這個我每天都在用的工具，慢慢理解 TensorFlow 的強大，就覺得這本書一定能大幅降低我對 AI 的學習門檻。