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」
具体描述
深入浅出：Python驱动的现代数据分析与人工智能实践指南 书名：现代数据分析与人工智能：基于Python的编程实践 简介： 本指南旨在为渴望掌握现代数据科学和人工智能核心技术的读者提供一个全面、实用的路线图。本书将数据处理、统计建模、机器学习算法的理论精髓与Python强大的生态系统（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）紧密结合，侧重于通过实际案例驱动的学习，帮助读者快速将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：数据科学的基石——Python环境与高效数据处理 现代数据分析的起点在于高效、可靠地处理和清洗数据。本书从零开始，系统介绍Python在数据科学领域的标准工具栈。 1. Python环境的搭建与优化： 详细指导读者设置JupyterLab/Jupyter Notebook环境，配置虚拟环境（Conda/venv），确保项目依赖的可复现性。我们将探讨如何利用Numba和Cython进行性能优化，为大规模数据运算打下基础。 2. NumPy：科学计算的骨架： 深入讲解NumPy的多维数组（ndarray）的内部结构、内存布局以及向量化操作的原理。通过对比Python原生列表的性能瓶颈，展示NumPy如何通过高效的广播机制和底层C实现，显著加速数值计算。关键主题包括矩阵分解的准备工作、索引的高级技巧（花式索引、布尔索引）以及傅里叶变换在信号处理中的应用。 3. Pandas：结构化数据处理的利器： 本章是数据清洗和预处理的核心。我们将超越基础的`read_csv`，重点讲解`Series`和`DataFrame`的底层机制。内容涵盖： 数据对齐与重塑： 掌握`merge`, `join`, `concat`的高级用法，以及`pivot_table`与`melt`在数据透视和还原中的应用。 时间序列处理： 详细介绍Pandas在时间序列数据（如金融、物联网数据）中的独特功能，包括重采样（Resampling）、时间窗口函数（Rolling, Expanding）和日期时间对象的时区处理。 缺失值策略： 不仅是简单的插值（Interpolation），更会探讨基于模型（如KNN Imputer）的先进缺失值填充方法。 第二部分：统计思维与探索性数据分析（EDA） 数据分析的质量往往取决于分析师的洞察力。本部分旨在培养读者的统计直觉和数据可视化能力。 4. 统计学回顾与Python实现： 简要回顾描述性统计、概率分布（正态、泊松、二项分布）的核心概念。重点在于如何使用`SciPy.stats`模块进行参数估计、假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）的实际操作，并正确解读P值和置信区间。 5. 数据可视化：从描述到洞察： 掌握Matplotlib和Seaborn的组合拳。我们将关注如何绘制“有效”的图表，例如： 使用分面网格（Facet Grids）探索多变量关系。 利用散点图矩阵（Pair Plots）和相关性热力图（Heatmaps）快速识别变量间的依赖性。 介绍Plotly/Bokeh，用于创建交互式报告，使用户能够动态探索数据。 第三部分：经典机器学习算法的Python实现与调优 本部分聚焦于Scikit-learn框架，深入理解和应用核心的监督与无监督学习算法。 6. 模型评估与特征工程的艺术： 强调模型选择的重要性。详细讲解交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确使用，以及超越准确率的评估指标（Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, PR曲线）。特征工程部分将涵盖： 特征转换： 对数变换、Box-Cox变换、特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler）。 特征构建： 如何基于领域知识和统计方法创建交互特征。 特征选择： 介绍过滤法（Filter Methods，如方差阈值、卡方）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除 RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如Lasso/Ridge）。 7. 监督学习实战：回归与分类： 线性模型深入： 不仅实现简单的线性回归，还将重点讲解正则化（岭回归L2, 贝叶斯回归）如何平衡模型的偏差与方差。 决策树与集成方法： 详细剖析CART算法的构建过程，并将其扩展到强大的集成学习框架：随机森林（Bagging）和梯度提升机（Gradient Boosting，如XGBoost, LightGBM）。强调超参数调优在提升性能中的关键作用。 8. 非监督学习与降维技术： 探索如何从数据中发现隐藏结构。 聚类分析： 深入K-Means的迭代过程、如何选择最佳K值（肘部法则、轮廓系数），并介绍层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN在异常检测中的应用。 降维方法： 掌握主成分分析（PCA）的数学原理和在Scikit-learn中的应用，以及t-SNE和UMAP在高维数据可视化中的优势与局限性。 第四部分：走向深度学习：神经网络的实践入门 本部分提供一个坚实的基础，介绍深度学习的基本构建模块，侧重于使用TensorFlow/Keras进行模型构建。 9. 神经网络基础架构与优化器： 解释神经元的工作原理、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，以及前向传播和反向传播的直观理解。我们将详细对比不同的优化器（SGD, Momentum, Adam, RMSprop），并演示它们如何影响训练的收敛速度和最终性能。 10. 深度学习应用实例： 通过实战案例展示如何使用Keras API构建和训练一个前馈神经网络（FNN）来解决复杂的分类问题。强调数据管道的构建、批次大小（Batch Size）的选择、以及过拟合的应对策略（Dropout, L2正则化）。 总结与展望： 本书的最终目标是使读者能够自信地应对真实世界的数据科学项目，从数据获取到模型部署，建立起一个完整的、可复现的工作流程。我们强调工程实践、性能优化以及对模型输出结果的批判性解读能力，为读者进入更专业的领域（如自然语言处理或计算机视觉）做好充分准备。本书的每一章都配有详细的Python代码示例和Jupyter Notebook，确保学习过程的无缝衔接。
著者信息
作者簡介
松田雄馬
工學博士。於日本電氣株式會社（NEC）的中央研究所創立腦型電腦研究開發團體與取得博士學位後自立門戶，與他人一同創立合同公司IQBETA。身為數理科學者的他利用將大腦、智能、人類視為生命的原創理論研究AI、機械學習、圖像辨識、自律分散控制這類主題，也根據以人類為主的社會架構開發系統、組織與培育人材。現為株式會社ONGIGANTS（舊合同公司IQBETA）的董事長，以及一橋大學大學院（一橋商業學院）的約聘講師，也擔任多間企業的技術顧問。著有《人工知能に未来を託せますか》（岩波書店）以及共同著作的《Python実践データ分析100本ノック》（秀和System）等。
露木宏志
就讀筑波大學期間便開始自學程式，也藉著在多間企業實習與參加程式設計競賽的經驗，挑戰數學、圖表理論、列舉這類數理方面的難題。大學中輟之後，進入合同公司IQBETA服務，負責開發自然語言處理的文章分類、類似文章搜尋的演算法，以及利用機械學習預測業績、以圖像辨識進行物體偵測的演算法，還開發了推測人物姿勢、追跡、判斷動作好壞的演算法。此外也開發能有效處理上述結果的資通系統，每天沉迷於各種技術的研究。目前一邊於株式會社Iroribi負責DX推進事業，一邊沒日沒夜地開發各種技術。
千葉彌平
於就讀國際基督教大學之際，開發了過半數學生使用的課程管理系統Time Table For ICU。大學畢業後，以專業工程師之姿進入合同公司IQBETA服務。推動業務的同時，還於東京大學大學院學際情報學府從事簡化IoT系統開發者門檻的IoT平台基礎研究。專長是從各種觀點開發技術，也與各領域的專家一同推動各項專案，例如資料輸入方面的IoT、感測器裝置、以及處理方面的AI、資料分析，或是控制方面的小型機器人、無人機。目前也是大型IT系統公司的顧問。
松田雄馬
工學博士。於日本電氣株式會社（NEC）的中央研究所創立腦型電腦研究開發團體與取得博士學位後自立門戶，與他人一同創立合同公司IQBETA。身為數理科學者的他利用將大腦、智能、人類視為生命的原創理論研究AI、機械學習、圖像辨識、自律分散控制這類主題，也根據以人類為主的社會架構開發系統、組織與培育人材。現為株式會社ONGIGANTS（舊合同公司IQBETA）的董事長，以及一橋大學大學院（一橋商業學院）的約聘講師，也擔任多間企業的技術顧問。著有《人工知能に未来を託せますか》（岩波書店）以及共同著作的《Python実践データ分析100本ノック》（秀和System）等。
露木宏志
就讀筑波大學期間便開始自學程式，也藉著在多間企業實習與參加程式設計競賽的經驗，挑戰數學、圖表理論、列舉這類數理方面的難題。大學中輟之後，進入合同公司IQBETA服務，負責開發自然語言處理的文章分類、類似文章搜尋的演算法，以及利用機械學習預測業績、以圖像辨識進行物體偵測的演算法，還開發了推測人物姿勢、追跡、判斷動作好壞的演算法。此外也開發能有效處理上述結果的資通系統，每天沉迷於各種技術的研究。目前一邊於株式會社Iroribi負責DX推進事業，一邊沒日沒夜地開發各種技術。
千葉彌平
於就讀國際基督教大學之際，開發了過半數學生使用的課程管理系統Time Table For ICU。大學畢業後，以專業工程師之姿進入合同公司IQBETA服務。推動業務的同時，還於東京大學大學院學際情報學府從事簡化IoT系統開發者門檻的IoT平台基礎研究。專長是從各種觀點開發技術，也與各領域的專家一同推動各項專案，例如資料輸入方面的IoT、感測器裝置、以及處理方面的AI、資料分析，或是控制方面的小型機器人、無人機。目前也是大型IT系統公司的顧問。
图书目录
序章｜設定 Python開發環境
第一篇機率統計、機器學習篇
第1章｜取得資料之後的第一件事
第2章｜試著利用機器學習進行分析
第3章｜推測必需的資料筆數
第二篇 數理最佳化篇
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5章｜透過排班問題了解最佳化問題的全貌
第三篇 數値模擬篇
第6章｜試著預測傳染病的影響
第7章｜試著透過動畫模擬人類的行為
第四篇 深度學習篇
第8章｜了解深度學習辨識影像的方法
第9章｜了解深度學習處理時間序列資料的機制
第10章｜了解以深度學習進行的圖片處理與語言處理
Appendix 程式設計與數學之間的橋梁
Appendix 1｜利用公式了解常態分佈
Appendix 2｜微分方程式差分法造成的誤差與泰勒展開式
Appendix 3｜非線性最佳化的機械學習／深度學習的迴歸／分類
第一篇機率統計、機器學習篇
第1章｜取得資料之後的第一件事
第2章｜試著利用機器學習進行分析
第3章｜推測必需的資料筆數
第二篇 數理最佳化篇
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5章｜透過排班問題了解最佳化問題的全貌
第三篇 數値模擬篇
第6章｜試著預測傳染病的影響
第7章｜試著透過動畫模擬人類的行為
第四篇 深度學習篇
第8章｜了解深度學習辨識影像的方法
第9章｜了解深度學習處理時間序列資料的機制
第10章｜了解以深度學習進行的圖片處理與語言處理
Appendix 程式設計與數學之間的橋梁
Appendix 1｜利用公式了解常態分佈
Appendix 2｜微分方程式差分法造成的誤差與泰勒展開式
Appendix 3｜非線性最佳化的機械學習／深度學習的迴歸／分類
图书试读
序
運用數學知識改善業務流程
現代已是AI／資料科學普及，熟悉機器學習這類尖端技術的工程師能夠大展身手的時代，而工程師與上班族是否具備這些技術背後的數學知識，工作表現也將有明顯的落差。若具備這類數學知識，不僅可使用函式庫這類工具，有時還可自行開發需要的工具，也能知道該如何改善業務流程或是改革業務內容。
雖然工程師或上班族若是了解數學，將可增加自己的可塑性，但是閱讀解說數學的專業書籍，也不見得就能有助於工作。數學專業書籍之所以艱深，主要分成兩大理由：
．一堆困難的公式，讓人望之卻步
．再怎麼詳盡的解說也讓人無法了解公式的內容
透過簡單的程式邊做邊學，就能了解所需的數學知識
其實工程師與上班族所需的數學都可以直覺地學會，不需要學習一堆公式，但大部分的人都認為解說數學的時候「需要公式」，而為了解說艱深的公式，數學專業書籍才會厚厚一本。一看到那麼厚的一本書，讀者往往會被勸退，不然就是讀到最後，也不知道該如何使用數學。
利用圖解取代公式，無障礙地吸收數學的知識
本書要利用圖解取代公式，讓各位讀者更能直覺吸收數學的知識，也要透過簡單的程式讓讀者邊做邊學，直到學會需要的知識為止。其實要了解數學，不一定非得透過公式說明。要想掌握數學的一個知識點，可先掌握這個知識點的用途，之後再試著透過圖案或圖表直覺地了解這個知識點，最後再試著使用這項數學知識，這也是學會數學所需的步驟。大家可一邊預設自己會在哪些工作場合使用這些數學知識，再透過圖解或程式按部就班了解所需的數學知識。
只要能了解數學的原理，就能了解機器學習的系統運作原理
本書使用的程式語言是Python，但就算是沒有Python的知識，或是毫無程式設計背景知識的上班族，都可藉由「試著執行本書的程式」，掌握本書介紹的數學知識。不管是要了解數學，還是要撰寫程式，重點在於「先試著動手做做看」，而不是從零開始撰寫程式碼。執行程式，確認結果之後，粗略了解程式的執行內容與架構，這才是透過程式了解數學的第一步，也是最重要的一步。雖然只是粗淺的了解，但只要能了解數學的原理，就能了解機器學習的系統運作原理，也就能發現機器學習系統的問題，或是在利用多種系統解決工作問題的時候，能自行決定該使用哪些數學原理。一旦了解上述的系統與原理，就能了解數學或程式設計這類專業書籍的定位，還能進一步強化相關知識。閱讀本書可更直覺地了解數學，進一步擴張工程學的可能性。
運用數學知識改善業務流程
現代已是AI／資料科學普及，熟悉機器學習這類尖端技術的工程師能夠大展身手的時代，而工程師與上班族是否具備這些技術背後的數學知識，工作表現也將有明顯的落差。若具備這類數學知識，不僅可使用函式庫這類工具，有時還可自行開發需要的工具，也能知道該如何改善業務流程或是改革業務內容。
雖然工程師或上班族若是了解數學，將可增加自己的可塑性，但是閱讀解說數學的專業書籍，也不見得就能有助於工作。數學專業書籍之所以艱深，主要分成兩大理由：
．一堆困難的公式，讓人望之卻步
．再怎麼詳盡的解說也讓人無法了解公式的內容
透過簡單的程式邊做邊學，就能了解所需的數學知識
其實工程師與上班族所需的數學都可以直覺地學會，不需要學習一堆公式，但大部分的人都認為解說數學的時候「需要公式」，而為了解說艱深的公式，數學專業書籍才會厚厚一本。一看到那麼厚的一本書，讀者往往會被勸退，不然就是讀到最後，也不知道該如何使用數學。
利用圖解取代公式，無障礙地吸收數學的知識
本書要利用圖解取代公式，讓各位讀者更能直覺吸收數學的知識，也要透過簡單的程式讓讀者邊做邊學，直到學會需要的知識為止。其實要了解數學，不一定非得透過公式說明。要想掌握數學的一個知識點，可先掌握這個知識點的用途，之後再試著透過圖案或圖表直覺地了解這個知識點，最後再試著使用這項數學知識，這也是學會數學所需的步驟。大家可一邊預設自己會在哪些工作場合使用這些數學知識，再透過圖解或程式按部就班了解所需的數學知識。
只要能了解數學的原理，就能了解機器學習的系統運作原理
本書使用的程式語言是Python，但就算是沒有Python的知識，或是毫無程式設計背景知識的上班族，都可藉由「試著執行本書的程式」，掌握本書介紹的數學知識。不管是要了解數學，還是要撰寫程式，重點在於「先試著動手做做看」，而不是從零開始撰寫程式碼。執行程式，確認結果之後，粗略了解程式的執行內容與架構，這才是透過程式了解數學的第一步，也是最重要的一步。雖然只是粗淺的了解，但只要能了解數學的原理，就能了解機器學習的系統運作原理，也就能發現機器學習系統的問題，或是在利用多種系統解決工作問題的時候，能自行決定該使用哪些數學原理。一旦了解上述的系統與原理，就能了解數學或程式設計這類專業書籍的定位，還能進一步強化相關知識。閱讀本書可更直覺地了解數學，進一步擴張工程學的可能性。
用户评价
评分
我對這本書的整體結構感到非常佩服，它成功地在理論深度和實用性之間找到了一個很好的平衡點。許多技術書籍往往過於偏重某一方，要嘛就是數學推導太過艱澀，要嘛就是代碼實現過於簡化，導致讀者學了之後還是霧裡看花。但這本似乎很清楚讀者需要的到底是什麼：一種能幫助他們理解機器學習模型背後原理的數學工具箱。它不是要培養數學家，而是要培養能有效運用這些工具的資料科學家。每次讀到一個新的演算法，它都會先簡要回顧相關的數學基礎，然後再深入探討演算法的邏輯，這種循序漸進的引導方式，大大降低了學習門檻，讓人不會因為一個小小的數學點卡住很久。
评分從排版和用詞上來看，這本書明顯是為台灣的學習者量身打造的。它使用的術語非常貼合本地的教學習慣，不像有些翻譯書籍，生硬的直譯常常讓人摸不著頭緒。閱讀起來非常順暢自然，幾乎沒有需要停下來反覆琢磨語意的狀況。而且，書中穿插的那些小提示（Tips）和注意事項，我覺得非常貼心，它們通常會點出在實際編程或模型調參時容易犯的錯誤，這些都是教科書裡不會寫，但對實際工作非常有幫助的經驗之談。這讓這本書不僅是一本學術參考書，更像是一本實戰寶典。
评分這本書的封面設計很吸引人，用了大量的圖示和清晰的排版，讓我覺得即使是對數學比較不熟悉的人，也能輕鬆入門。我記得我剛開始接觸機器學習時，看到那些密密麻麻的公式就頭痛，但這本書的編排方式，強調視覺化的解釋，感覺就像有位老師在你旁邊一步一步帶著走，把抽象的數學概念用更直觀的方式呈現出來。特別是關於線性代數和微積分的部分，它並沒有直接丟給你一堆理論，而是透過實際的應用場景來介紹，這讓我覺得學起來比較有動力，因為你知道這些知識點到底是用在哪裡的。整本書的風格非常注重實作性，這點我很欣賞，畢竟理論再好，沒有辦法實際操作，終究是空中樓閣。
评分我認為這本書最成功的地方，是它成功地將「數學的嚴謹性」與「資料科學的應用性」進行了有效的融合，而且是以一種極為友善的方式呈現。許多人對數學的恐懼，往往源於抽象的符號和脫離實際的推導過程。但這本書巧妙地將Python的實例代碼作為輔助工具，讓讀者在看到數學概念後，可以立刻對照著程式碼去感受它的運作。當你能親手輸入參數，看到模型的輸出結果因為數學基礎的微小變動而產生巨大變化時，那種理解的頓悟感是非常強烈的。它確實有效地為我後續更深入的機器學習和深度學習研究打下了堅實的基礎。
评分坦白說，剛拿到這本書的時候，我有點擔心它會不會太過於基礎。畢竟現在網路上免費的教學資源很多，基礎概念不難找到。然而，隨著閱讀的深入，我發現它在處理一些進階主題時，依然保持了非常紮實的數學根基。例如，在介紹梯度下降法或最大概似性估計（MLE）時，它不僅僅是展示公式，而是深入剖析了為什麼這些方法有效，以及它們在不同情境下的優缺點。這種對原理層層剝繭的態度，讓我這個自認為對統計學有基本認識的人，也獲得了不少新的啟發。這本書的價值就在於，它不只教你「怎麼做」，更重要的是教你「為什麼要這麼做」。
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