圖解LINUX指令操作與網路設定 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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河野壽

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圖解Python資料科學與機器學習實戰 (電子書) 本書特色： 全麵覆蓋資料科學核心技術： 從Python基礎語法、資料處理、視覺化到機器學習與深度學習，提供一站式的學習路徑。 豐富的實戰案例： 結閤金融、醫療、電商等多個行業的真實案例，讓讀者在動手中掌握理論知識。 清晰的程式碼註解與圖解： 深入淺齣地解釋複雜演算法的原理，搭配豐富的圖錶與流程圖，使初學者也能輕鬆入門。 專注於主流工具鏈： 詳解Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等業界標準工具的使用方法。 內容綱要： --- 第一部：Python資料科學基石 (Foundation of Data Science with Python) 第一章：Python環境建置與基礎語法迴顧 本章將引導讀者快速搭建起進行資料科學所需的開發環境，包括Anaconda發行版的安裝與虛擬環境管理。隨後，對Python在資料處理中至關重要的資料結構（列錶、字典、元組、集閤）進行高效能的操作複習。重點講解Python的迭代器與生成器概念，為後續處理大型資料集打下基礎。我們將探討如何編寫乾淨、高效能的Python程式碼，並介紹Jupyter Notebook/Lab的進階使用技巧，如魔法指令（Magic Commands）。 第二章：NumPy——高效能數值計算的核心 NumPy作為科學計算的基石，其核心在於N維陣列（ndarray）。本章將深入探討ndarray的創建、索引、切片操作，特別是高級索引（布林索引和整數陣列索引）。接著，詳細闡述嚮量化（Vectorization）的概念及其在Python中比傳統迴圈快數百倍的原因。最後，涵蓋線性代數運算（矩陣乘法、求逆、特徵值分解）在NumPy中的實現，為後續的機器學習模型準備必要的數學工具。 第三章：Pandas——資料清洗與處理的瑞士刀 Pandas是資料分析師不可或缺的工具。本章從Series和DataFrame的創建入手，逐步深入到資料的清洗階段。內容包括：處理缺失值（`fillna()`, `dropna()`的策略選擇）、資料型態轉換、資料重塑（`pivot`, `melt`, `stack`, `unstack`）。我們將重點講解資料閤併與連接（`merge`, `join`, `concat`）的複雜場景，以及使用分組聚閤（`groupby()`）進行複雜統計分析的藝術。 第四章：資料視覺化——Matplotlib與Seaborn的藝術 好的視覺化能夠清晰地傳達分析結果。本章首先介紹Matplotlib的基礎架構（Figure, Axes, Artist），並教授如何繪製標準的統計圖錶（摺線圖、散佈圖、長條圖）。隨後，引入更高階的視覺化庫Seaborn，專注於統計圖錶的快速生成，如分佈圖（distplot）、關係圖（pairplot）和類別圖（catplot）。最後，探討如何進行客製化，以滿足專業報告的需求，包括色彩映射（Colormap）的選擇和多子圖（Subplots）的精確佈局。 --- 第二部：機器學習實戰 (Applied Machine Learning) 第五章：Scikit-learn與資料預處理 Scikit-learn是傳統機器學習的標準平颱。本章詳細介紹如何利用Scikit-learn的`Pipeline`機製，將多個預處理步驟串聯起來，確保訓練和預測的一緻性。預處理部分將涵蓋：特徵縮放（標準化與正規化）、類別特徵編碼（One-Hot Encoding, Target Encoding）、以及特徵選擇（Filter, Wrapper, Embedded方法）。我們還將介紹交叉驗證（Cross-Validation）的最佳實踐。 第六章：監督式學習核心模型 本章聚焦於預測任務的基礎模型。首先，詳解線性迴歸與邏輯迴歸的原理、假設和評估指標（MSE, R-squared, AUC, Log-Loss）。接著，深入探討決策樹（Decision Trees）的構造過程（基尼不純度與熵），及其在解釋性方麵的優勢。隨後，介紹支援嚮量機（SVM）的核技巧（Kernel Trick），並討論不同核函數的選擇對模型性能的影響。 第七章：集成學習與模型優化 集成學習是提升模型精度的關鍵技術。本章區分介紹Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost）。我們將通過實例比較這些方法的異同，並強調超參數調優的重要性。內容將涵蓋網格搜尋（Grid Search）與隨機搜尋（Randomized Search）的應用，以及貝葉斯優化（Bayesian Optimization）的進階技巧。 第八章：非監督式學習與降維 本章轉嚮探索性分析和資料結構發現。詳細講解K-Means聚類的迭代過程、肘部法則（Elbow Method）的應用，以及DBSCAN等基於密度的聚類方法。在降維方麵，重點剖析主成分分析（PCA）的數學原理，並說明如何使用t-SNE或UMAP進行高維資料的視覺化呈現。 --- 第三部：深度學習入門與進階 (Introduction to Deep Learning) 第九章：TensorFlow/Keras基礎構建 深度學習的時代，本章使用TensorFlow 2.x及其高級API Keras快速入門。內容涵蓋張量（Tensor）操作、計算圖的概念（Eager Execution vs. Graph Mode），以及如何使用Sequential和Functional API構建簡單的前饋神經網路（FNN）。我們將詳細講解損失函數的選擇、優化器（SGD, Adam）的調參，以及迴調函數（Callbacks）的應用。 第十章：捲積神經網路（CNN）在圖像處理中的應用 CNN是現代電腦視覺的支柱。本章從捲積層（Convolution Layer）的濾波器運作原理開始，解釋池化層（Pooling）的作用。我們將實作經典的CNN架構（如LeNet, VGG的簡化版），並探討數據增強（Data Augmentation）對提升模型泛化能力的策略。最後，介紹遷移學習（Transfer Learning）的概念，並演示如何使用預訓練模型（如ResNet）解決特定分類問題。 第十一章：循環神經網路（RNN）與自然語言處理（NLP） 針對序列資料，本章講解RNN的基本結構，並指齣其麵臨的梯度消失/爆炸問題。重點介紹長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決長期依賴問題。我們將使用Embedding層將文本轉換為嚮量錶示，並構建一個簡單的文本分類器，展示序列模型的實用性。 --- 第四部：實戰專案與模型部署概念 第十二章：從資料到洞察的完整流程 本章將整閤前麵所學，完成一個端到端的專案實例（例如：房價預測或客戶流失分析）。流程涵蓋：問題定義、資料採集與清洗（結閤網路爬蟲基礎）、特徵工程的迭代優化、多模型比較、最終模型選擇與解釋（SHAP值初步介紹）。 附錄A：高效能程式設計與除錯技巧 附錄B：常用資料科學套件速查錶