搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！
本書透過圖錶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，除瞭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，瞭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」介紹的是瞭解工作情況，篩選齣必要資訊的流程，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。
瞭解最佳化的步驟，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，就必須先瞭解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找齣問題。瞭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，瞭解相關的數學理論
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。隻要瞭解微分，就能瞭解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作齣臨場感十足的簡報。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」
「這本書拯救瞭文科齣身，在工作上又不得不麵對數學的我」
具體描述
圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python (電子書) 書籍簡介 本書旨在為對機器學習與資料科學感興趣的讀者，提供一套全麵且深入的數學基礎指南。我們深知，儘管許多書籍著重於演算法的應用與程式碼實作，但若缺乏對其背後數學原理的透徹理解，讀者將難以真正掌握這些技術的精髓，更無法在麵對複雜問題時進行有效的調適與創新。因此，本書的核心目標是「打通」機器學習與資料科學領域的數學關節，讓讀者能夠從根源上理解「為什麼」這些方法有效，而不僅僅是「如何」使用它們。 本書的內容結構經過精心設計，旨在平衡理論的嚴謹性與實務的可操作性。我們避免瞭過於抽象和純理論的論述，而是透過大量的圖解、清晰的推導步驟以及與Python程式語言的結閤，將深奧的數學概念轉化為直觀且易於消化的知識。 第一部分：堅實的數學基石 要真正駕馭機器學習，有三塊核心的數學支柱是不可或缺的：線性代數、機率與統計，以及微積分（特別是微分學）。本部分將針對這些基礎進行係統性的梳理與強化，重點在於它們在資料科學情境下的應用。 1. 線性代數：資料的語言 資料在機器學習中幾乎無一例外地以矩陣和嚮量的形式存在。理解線性代數，就是理解資料的結構、轉換與運算規則。 嚮量空間與矩陣運算： 我們將從最基本的嚮量錶示法齣發，深入探討矩陣的乘法、轉置、逆矩陣的意義。特別強調矩陣乘法在資料集轉換（如特徵變換）中的角色。 特徵值與特徵嚮量： 這是理解降維技術（如PCA）的關鍵。我們將詳細解釋特徵值和特徵嚮量如何揭示矩陣變換下的不變方嚮，以及它們在捕捉資料核心變異性中的作用。 矩陣分解技術： 重點介紹奇異值分解（SVD），闡述其在資料壓縮、推薦係統以及矩陣近似中的強大威力。我們將結閤Python的NumPy庫，實際操作這些分解，觀察它們如何改變資料的樣貌。 2. 機率論與數理統計：處理不確定性 機器學習本質上就是一個處理不確定性的過程，從模型假設到預測結果，無處不見機率的影子。 隨機變數與分佈： 涵蓋離散與連續隨機變數，並著重於機器學習中最常用的分佈：伯努利分佈、二項分佈、常態分佈（高斯分佈）及其在資料建模中的應用。 期望值、變異數與共變異數： 解釋這些統計量如何量化資料的集中趨勢、分散程度以及變數間的依賴關係。 機率定理： 詳解貝葉斯定理，它是許多分類演算法（如樸素貝葉斯）和進階推論方法的理論核心。我們將通過實際的分類案例，展示如何利用先驗知識更新後驗概率。 大數法則與中心極限定理： 闡明這些定理如何支撐我們對樣本統計量進行推論，是統計推斷的理論基石。 3. 微積分：優化與學習的引擎 模型的「學習」過程，本質上就是一個優化問題，而優化依賴於對函數變化的精確測量，即微分。 偏導數與梯度： 這是微積分在多變數函數（機器學習模型通常具有數韆甚至數百萬個參數）中應用時的核心概念。我們將清晰界定梯度嚮量的意義，即函數上升最快的方嚮。 鏈式法則： 這是反嚮傳播（Backpropagation）演算法的數學核心。本書會詳細圖解鏈式法則如何在神經網路中有效地計算每一層權重的梯度。 極值與最佳化簡介： 介紹如何利用梯度資訊尋找函數的最小值（如損失函數的最小化）。 第二部分：數學在核心演算法中的體現 在打下堅實的數學基礎後，本書將這些數學工具應用到實際的機器學習模型中，展示理論是如何轉化為可執行的代碼和可解釋的決策。 1. 線性迴歸與梯度下降 最小平方誤差 (MSE) 的推導： 如何從機率假設（最小化預測誤差）齣發，推導齣解析解（常態方程式）。 梯度下降演算法的數學細節： 深入探討學習率的選擇、收斂條件，以及如何利用梯度計算來迭代更新模型權重。我們將用Python實作一個純梯度的線性迴歸，強調每一步迭代背後的數學意義。 2. 分類模型與機率模型 邏輯迴歸的數學原理： 引入Sigmoid函數的數學性質，解釋它如何將線性組閤轉換為概率值。推導其交叉熵損失函數，並展示其與最大概似性估計（MLE）的聯繫。 支持嚮量機 (SVM) 的幾何解釋： 著重於最大化邊界距離的優化問題。解釋如何利用拉格朗日乘數法將原問題轉化為對偶問題，從而引齣核技巧（Kernel Trick）的優雅數學錶達。 3. 降維技術：主成分分析 (PCA) 基於方差最大化的推導： 嚴謹證明PCA的目標是找到能最大化資料投影後方差的新的正交基。 特徵分解在PCA中的應用： 展示如何通過計算資料共變異數矩陣的特徵值與特徵嚮量來實現降維。 4. 深入探討：資訊論與模型複雜度 熵與交叉熵： 介紹資訊論中的熵概念，如何量化不確定性，以及交叉熵作為損失函數在分類任務中的優越性。 正規化（Regularization）： 解析L1（Lasso）和L2（Ridge）正規化的數學形式，解釋它們如何通過懲罰權重的大小來控製模型的複雜度和避免過度擬閤。 本書特色與學習效益 本書的設計理念是「以數學為橋樑，連接理論與實踐」。 視覺化教學： 大量使用圖錶輔助理解，例如用幾何圖形展示梯度下降的下降路徑，用嚮量空間的變換直觀呈現特徵分解的效果。 Python實戰輔助： 雖然重點在數學，但每引入一個重要數學概念後，都會提供對應的Python（主要使用NumPy和SciPy）程式碼片段或簡潔範例，展示如何用程式碼實現數學運算，強化理解的深度。 嚴謹但不晦澀： 我們力求在保持數學推導的嚴謹性的同時，避免陷入純數學領域的繁瑣證明，確保讀者能夠將精力集中在對機器學習有直接指導意義的數學分支上。 目標讀者群 本書適閤所有希望從根本上掌握機器學習和資料科學技術的學習者，包括： 1. 資料科學初學者： 希望在實作前建立堅實數學基礎的自學者。 2. 程式設計師或工程師： 熟悉Python編程，但希望將機器學習模型從「黑箱」轉變為「白箱」的專業人士。 3. 相關專業學生： 正在修習機器學習、人工智慧相關課程，需要一本能將課本知識與實際應用結閤的輔助教材。 閱讀完本書，讀者將不再滿足於調用`sklearn`中的現成函數，而是能夠理解模型背後的數理邏輯，從容應對演算法的調整、新模型的構建，以及在麵對實際複雜資料時的瓶頸分析。這是一趟從「使用工具」到「理解工具」的數學旅程。
著者信息
作者簡介
鬆田雄馬
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，與他人一同創立閤同公司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、自律分散控製這類主題，也根據以人類為主的社會架構開發係統、組織與培育人材。現為株式會社ONGIGANTS（舊閤同公司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《人工知能に未來を託せますか》（岩波書店）以及共同著作的《Python実踐データ分析100本ノック》（秀和System）等。
露木宏誌
就讀築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、圖錶理論、列舉這類數理方麵的難題。大學中輟之後，進入閤同公司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，還開發瞭推測人物姿勢、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係統，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。
韆葉彌平
於就讀國際基督教大學之際，開發瞭過半數學生使用的課程管理係統Time Table For ICU。大學畢業後，以專業工程師之姿進入閤同公司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係統開發者門檻的IoT平颱基礎研究。專長是從各種觀點開發技術，也與各領域的專傢一同推動各項專案，例如資料輸入方麵的IoT、感測器裝置、以及處理方麵的AI、資料分析，或是控製方麵的小型機器人、無人機。目前也是大型IT係統公司的顧問。
鬆田雄馬
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，與他人一同創立閤同公司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、自律分散控製這類主題，也根據以人類為主的社會架構開發係統、組織與培育人材。現為株式會社ONGIGANTS（舊閤同公司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《人工知能に未來を託せますか》（岩波書店）以及共同著作的《Python実踐データ分析100本ノック》（秀和System）等。
露木宏誌
就讀築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、圖錶理論、列舉這類數理方麵的難題。大學中輟之後，進入閤同公司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，還開發瞭推測人物姿勢、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係統，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。
韆葉彌平
於就讀國際基督教大學之際，開發瞭過半數學生使用的課程管理係統Time Table For ICU。大學畢業後，以專業工程師之姿進入閤同公司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係統開發者門檻的IoT平颱基礎研究。專長是從各種觀點開發技術，也與各領域的專傢一同推動各項專案，例如資料輸入方麵的IoT、感測器裝置、以及處理方麵的AI、資料分析，或是控製方麵的小型機器人、無人機。目前也是大型IT係統公司的顧問。
圖書目錄
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，瞭解解決最佳化問題的方法
第5章｜透過排班問題瞭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｜瞭解深度學習辨識影像的方法
第9章｜瞭解深度學習處理時間序列資料的機製
第10章｜瞭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｜利用公式瞭解常態分佈
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，瞭解解決最佳化問題的方法
第5章｜透過排班問題瞭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｜瞭解深度學習辨識影像的方法
第9章｜瞭解深度學習處理時間序列資料的機製
第10章｜瞭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｜利用公式瞭解常態分佈
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
圖書試讀
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，工作錶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瞭解數學，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：
．一堆睏難的公式，讓人望之卻步
．再怎麼詳盡的解說也讓人無法瞭解公式的內容
透過簡單的程式邊做邊學，就能瞭解所需的數學知識
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」，而為瞭解說艱深的公式，數學專業書籍纔會厚厚一本。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。其實要瞭解數學，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錶直覺地瞭解這個知識點，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。大傢可一邊預設自己會在哪些工作場閤使用這些數學知識，再透過圖解或程式按部就班瞭解所需的數學知識。
隻要能瞭解數學的原理，就能瞭解機器學習的係統運作原理
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。不管是要瞭解數學，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，粗略瞭解程式的執行內容與架構，這纔是透過程式瞭解數學的第一步，也是最重要的一步。雖然隻是粗淺的瞭解，但隻要能瞭解數學的原理，就能瞭解機器學習的係統運作原理，也就能發現機器學習係統的問題，或是在利用多種係統解決工作問題的時候，能自行決定該使用哪些數學原理。一旦瞭解上述的係統與原理，就能瞭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瞭解數學，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，工作錶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瞭解數學，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：
．一堆睏難的公式，讓人望之卻步
．再怎麼詳盡的解說也讓人無法瞭解公式的內容
透過簡單的程式邊做邊學，就能瞭解所需的數學知識
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」，而為瞭解說艱深的公式，數學專業書籍纔會厚厚一本。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。其實要瞭解數學，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錶直覺地瞭解這個知識點，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。大傢可一邊預設自己會在哪些工作場閤使用這些數學知識，再透過圖解或程式按部就班瞭解所需的數學知識。
隻要能瞭解數學的原理，就能瞭解機器學習的係統運作原理
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。不管是要瞭解數學，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，粗略瞭解程式的執行內容與架構，這纔是透過程式瞭解數學的第一步，也是最重要的一步。雖然隻是粗淺的瞭解，但隻要能瞭解數學的原理，就能瞭解機器學習的係統運作原理，也就能發現機器學習係統的問題，或是在利用多種係統解決工作問題的時候，能自行決定該使用哪些數學原理。一旦瞭解上述的係統與原理，就能瞭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瞭解數學，進一步擴張工程學的可能性。
用戶評價
评分
最終，一本好的數學基礎書籍，不應該隻停留在解釋演算法本身，更應該帶領讀者思考「模型選擇」的哲學。例如，它在談論偏差（Bias）與方差（Variance）的權衡時，如果能透過幾個簡單的散佈圖，清晰地展示高偏差（欠擬閤）和高方差（過擬閤）在圖形上分別呈現的樣貌，並且將其與模型的複雜度（例如多項式的次方數）聯繫起來，那就非常到位瞭。我們常在實務中掙紮於該選擇簡單模型還是複雜模型，而這種掙紮的根源，正是對偏差方差權衡的數學理解不夠深刻。我期望這本書能夠透過圖解的方式，把這種理論上的權衡轉化為實際操作中的決策依據。如果它能讓讀者在麵對一個新的學習問題時，能夠根據資料的特性，直覺地判斷應該從哪一類型的數學模型入手，那纔是真正達到瞭「奠定基礎」的目的。希望這本書能真正成為我們這些渴望深入理解技術底層的學習者，踏入嚴謹數學世界的一座穩固橋樑。
评分對於我們這些在業界摸爬滾打一段時間，但數學底子又不夠硬的工程師來說，最怕的就是遇到那種「假設你已經知道微積分」的書籍。每次看到章節標題是「連續可微優化」，腦袋裡就會自動跳齣大學微積分課本的陰影。這本「圖解」係列的書，如果真的能像它名字暗示的那樣，將偏微分、鏈式法則這些「魔王級」的概念，拆解成幾個簡單的幾何圖像或物理類比，那真是太棒瞭。我想像著，或許它會用斜坡上的小球來解釋梯度下降的每一步，或者用嚮量投影來解釋最小平方法（Least Squares）。這種轉譯能力，是衡量一本技術書籍是否真正「親民」的標準。此外，資料科學的應用常常涉及到高維度空間，光是想像就令人頭痛。如果作者能有效利用二維或三維的圖形，搭配清晰的標註，幫助讀者建立起對高維空間的幾何直覺，而不是隻停留在矩陣乘法的符號操作上，那閱讀體驗肯定會提升一個層次。我們需要的不是更複雜的數學證明，而是更直觀的物理圖像來輔助理解那些抽象的代數結構。
评分說真的，在颱灣的學習環境中，我們很容易陷入一種「追求速度」的陷阱，總覺得學技術就是要快，能跑起來就好。但隨著模型越來越複雜，從線性模型跳到深度學習，這種淺嘗輒止的學習方式就顯露齣極大的弊端。這本如果能把機器學習中的核心演算法，比如支持嚮量機（SVM）中的核函數（Kernel Trick）背後的數學原理——如何將低維空間的非線性問題，隱性地映射到高維空間使其線性可分——用圖解的方式講清楚，那將是一個巨大的突破。核函數的魔力就在於它不需要真的計算高維坐標，這背後的數學技巧如果能被視覺化呈現，就能讓人真正領悟其精妙之處。我更希望它能深入淺齣地討論到矩陣分解（Matrix Factorization）在推薦係統中的應用，例如SVD（奇異值分解）。如何用圖示來解釋奇異值代錶瞭資料中的哪些主要變異方嚮，這直接關係到我們如何解讀模型的降維效果。如果它能有效降低我們理解這些核心數學工具的門檻，那麼它就不隻是一本工具書，而是一本啟發思考的入門指南。
评分這本號稱要帶領我們穿越機器學習與資料科學那片數學迷霧的書，光是書名就讓人心頭一緊，畢竟「數學基礎」這四個字，在颱灣的理工科係學子心中，往往是伴隨著一連串複雜公式和抽象概念的噩夢。但看到「圖解」這個關鍵詞，心裡又燃起瞭一絲希望。我一直覺得，很多教科書在講述機率論、線性代數這些核心概念時，總是用一堆密密麻麻的符號轟炸讀者，搞得好像隻有數學係高材生纔配碰觸這些領域。如果這本書真的能把那些深奧的微積分、矩陣運算，透過清晰的圖示和白話的解釋來呈現，那簡直是造福廣大的工程師和想轉行的人。我特別期待它在解釋梯度下降（Gradient Descent）時，如何巧妙地運用視覺化的方式來描繪那個不斷尋找最低點的過程，而不是隻丟齣鏈式法則（Chain Rule）的公式讓大傢望而生畏。畢竟，資料科學的應用層麵如此廣泛，如果連背後的數學直覺都抓不到，那學會的不過是套用函式的皮毛，遇到真正的挑戰時，馬上就會卡住。希望這本書能真正做到「圖解」的承諾，把那些被視為天書的數學原理，轉化成工程師日常工具箱裡實用的螺絲起子和扳手，而非隻是展示櫃裡華麗的擺設。
评分坦白說，市麵上談論機器學習的書籍多如繁星，但真正深入探討「為什麼」的，卻鳳毛麟角。大多數書籍都急於展示如何使用TensorFlow或PyTorch建立一個看起來很厲害的模型，然後就草草收場，對於模型背後的核心驅動力——統計學和優化理論——卻輕描淡寫。這本書若能紮實地從線性代數的嚮量空間談起，一步步引導讀者理解特徵值（Eigenvalues）和特徵嚮量（Eigenvectors）在主成分分析（PCA）中的實際意義，那它的價值就不僅僅是一本應用手冊，而是一本理論基石。我尤其關注它如何處理機率論的部分，尤其是在貝葉斯推斷（Bayesian Inference）這一塊。颱灣的教育體係偏重頻率學派，對貝氏方法的直觀理解相對薄弱。如果這本書能用清晰的範例，譬如如何用貝氏定理來更新我們的信念，並將其與邏輯迴歸（Logistic Regression）中的機率解釋連結起來，那對我理解為什麼模型在特定情況下會錶現得更好，將會有極大的幫助。它不該隻是教你餵資料、看結果，而是要讓你明白，那些數字背後隱含的數學邏輯是如何在運作的，這纔是成為一個獨立思考的資料科學傢的關鍵。
相關圖書
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