◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。
◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！
．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。
．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。
．以Scikit-Learn實作監督式學習－線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機，以及非監督式學習－K-means分群與階層式分群。
．使用TensorFlow建立神經網路進行運算，實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。
．介紹卷積神經網路的概念與運算過程，並使用TensorFlow 建立卷積神經網路進行運算。
具体描述
好的，这是一份关于其他计算机科学或技术类书籍的详细图书简介，内容专注于数据科学、深度学习、Python编程以及相关的理论基础，严格避开您提到的那本书的特定内容。 --- 图书名称：深度学习前沿：理论、实践与PyTorch应用 作者：[虚拟作者姓名，例如：李明，张伟] 译者/编者：[无，或虚拟译者] 出版日期：[虚拟日期，例如：2024年秋季] 页数：约850页 --- 内容简介：驾驭现代人工智能的核心驱动力 在数据爆炸与算力飞速提升的今天，深度学习已不再是遥不可及的学术概念，而是驱动从自动驾驶、自然语言处理到生物信息学等各个领域变革的核心技术。本书《深度学习前沿：理论、实践与PyTorch应用》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的学习路径，系统地构建对现代深度学习框架的深刻理解和精湛的实践能力。 本书的核心目标是帮助读者跨越理论知识与工程实践之间的鸿沟。我们不仅会详尽阐述支撑深度学习的数学原理，更会将这些理论无缝地嵌入到当下业界最流行的深度学习框架之一——PyTorch的实际编程环境中。 第一部分：奠基与数学回溯 (Foundations and Mathematical Recapitulation) 本部分是构建坚实基础的关键。我们认识到，深度学习的成功离不开对底层数学机制的透彻理解。因此，我们将从基础概念出发，逐步深入到支撑现代神经网络的代数、微积分和概率论。 第1章：数据驱动科学概述与Python生态系统 本章首先概述了数据科学与机器学习的范畴，并着重介绍了现代科学计算所依赖的Python核心库，如NumPy在高效数组操作上的作用，以及Pandas在数据清洗和预处理中的强大能力。我们将详细探讨向量化操作的优势，为后续的矩阵运算做好铺垫。 第2章：线性代数与优化理论 深度学习的本质是高维空间中的函数逼近。本章深入探讨了矩阵分解（如SVD）、特征值与特征向量，以及它们如何影响数据降维与表示学习。随后，我们将转入优化理论的核心，详细解析梯度下降家族的演变——从标准的批量梯度下降（BGD）到随机梯度下降（SGD），再到适应性学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam）的内在机制和收敛性分析。 第3章：概率论与信息论基础 理解模型的不确定性是构建鲁棒AI系统的关键。本章复习了概率分布（高斯分布、伯努利分布）、贝叶斯定理，并引入了信息论中的关键概念，如熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）及其在分类任务中作为损失函数的合理性。 第二部分：经典神经网络结构与PyTorch实践 (Classic Architectures and PyTorch Implementation) 在巩固了理论基础后，本书的第二部分将重点转向构建和训练核心的神经网络结构，并全程采用PyTorch框架进行代码实现。 第4章：神经网络的基石：感知机与多层网络 从最简单的神经元模型开始，逐步构建全连接网络（FCN）。本章详细剖析了激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对梯度流的影响，并首次引入PyTorch中的`torch.nn`模块，演示如何定义网络层、前向传播和反向传播的自动微分机制（Autograd）。 第5章：卷积神经网络（CNN）的深度探索 CNN是处理图像、视频和序列数据的基石。本章详尽解析了卷积操作的原理、感受野、池化层的作用。我们将实现经典的LeNet、AlexNet，并深入分析现代结构如ResNet（残差连接）如何解决了深度网络中的梯度消失问题，以及Inception模块在效率与精度上的权衡。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、时间序列等非结构化数据，RNN是不可或缺的工具。本章清晰地阐述了标准RNN的局限性，并重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制。我们将使用PyTorch的`nn.LSTM`和`nn.GRU`来构建机器翻译和文本生成模型。 第7章：优化、正则化与模型评估 模型训练并非一蹴而就。本章聚焦于提升模型性能和泛化能力的技术。我们将深入讨论批量归一化（BatchNorm）和层归一化（LayerNorm）的原理，探讨Dropout、L1/L2正则化，以及学习率调度策略。此外，还将详细介绍交叉验证、ROC曲线、精确率-召回率等模型评估标准。 第三部分：现代前沿与高级应用 (Advanced Topics and State-of-the-Art Applications) 本书的最后一部分将带领读者进入当前深度学习研究和应用的前沿领域。 第8章：无监督学习与表示学习 超越监督学习，本章探讨了如何从数据中自动提取有意义的特征。我们将详细介绍自编码器（Autoencoders）及其变体，如变分自编码器（VAE），用于数据生成和维度规约。 第9章：生成对抗网络（GANs）原理与实践 GANs是近年来最具创新性的生成模型之一。本章将从理论上解构判别器与生成器之间的博弈过程，并实现经典的DCGAN（深度卷积GAN）。我们还将讨论训练中的挑战，如模式崩溃（Mode Collapse）及其缓解策略。 第10章：注意力机制与Transformer架构 自注意力机制（Self-Attention）彻底改变了序列建模的范式。本章将详细介绍Transformer模型的核心组件——多头注意力机制，以及如何构建编码器-解码器结构。我们将使用PyTorch实现一个简化的Transformer模型，展示其在并行化处理长序列上的优越性。 第11章：高效部署与硬件加速 掌握了模型训练后，如何将其高效地部署到实际生产环境是下一阶段的关键。本章介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技术，并探讨如何利用PyTorch的TorchScript进行模型序列化，以及在GPU/TPU环境下进行性能优化的实用技巧。 总结与读者定位 《深度学习前沿：理论、实践与PyTorch应用》不仅仅是一本代码手册，更是一本深入理解AI“引擎盖下”运作原理的指南。本书适合具备一定Python编程基础，希望系统学习现代深度学习理论并熟练掌握PyTorch框架的高级本科生、研究生、数据科学家以及软件工程师。通过本书，读者将有能力设计、训练、评估并部署复杂的前沿深度学习模型，成为数据驱动时代的技术中坚力量。本书的每一章都配有丰富的代码示例和注释，确保理论与实践的完美结合。 ---
著者信息
图书目录
chapter 1 開發環境介紹
1-1 安裝 Anaconda
1-2 使用 conda 啟用虛擬環境與安裝套件
1-3 在 Windows 啟用 Jupyter Notebook
1-4 Jupyter Notebook 的快速鍵
1-5 使用 Google Colab 執行 Python 程式
chapter 2 Pandas 與 Numpy 簡介
2-1 Pandas 的 Series
2-2 Pandas 的 DataFrame
2-3 NumPy的重要功能
chapter 3 線性迴歸
3-1 線性迴歸的運作原理
3-2 使用 sklearn 實作線性迴歸
3-3 線性迴歸模型實作範例
3-4 習題
chapter 4 邏輯迴歸
4-1 邏輯迴歸的運作原理
4-2 使用 sklearn 實作邏輯迴歸
4-3 邏輯迴歸模型實作範例
4-4 習題
chapter 5 決策樹
5-1 決策樹的運作過程
5-2 使用 sklearn 實作決策樹
5-3 決策樹模型實作範例
5-4 習題
chapter 6 K-近鄰演算法
6-1 K-近鄰演算法的運作過程
6-2 使用 sklearn 實作 K-近鄰演算法
6-3 K-近鄰演算法模型實作範例
6-4 習題
chapter 7 支援向量機
7-1 支援向量機演算法的運作過程
7-2 使用 sklearn 實作支援向量機
7-3 支援向量機模型實作範例
7-4 習題
chapter 8 K-means 分群
8-1 K-means 分群的運作過程
8-2 使用 sklearn 實作 K-means 分群
8-3 使用 K-means 分群實作範例
8-4 習題
chapter 9 階層式分群
9-1 階層式分群的運作過程
9-2 使用 sklearn 實作階層式分群
9-3 階層式分群實作範例
9-4 習題
chapter 10 神經網路
10-1 神經網路的神經元
10-2 線性可分割與非線性可分割
10-3 神經網路的運作
10-4 使用 keras 實作神經網路
10-5 激勵函式
10-6 Loss 函式
10-7 學習率與優化器
10-8 使用手寫數字辨識為範例
10-9 習題
chapter 11 卷積神經網路
11-1 卷積神經網路模型運作原理
11-2 使用 keras 實作卷積神經網路
11-3 卷積神經網路實作範例
11-4 習題
chapter 12 使用 Cifar-10 圖庫訓練卷積神經網路
12-1 使用卷積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫
12-2 使用更複雜的卷積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫
12-3 習題
chapter 13 預先訓練的模型
13-1 使用 VGG16 辨識圖片
13-2 顯示 VGG16 模型的組成
13-3 習題
chapter 14 中文文字分析與中文語音相關功能實作
14-1 使用 Spacy 分析中文句子
14-2 使用 Spacy 找出最相似的五個新聞標題
14-3 實作語音辨識與文字轉語音功能
14-4 習題
1-1 安裝 Anaconda
1-2 使用 conda 啟用虛擬環境與安裝套件
1-3 在 Windows 啟用 Jupyter Notebook
1-4 Jupyter Notebook 的快速鍵
1-5 使用 Google Colab 執行 Python 程式
chapter 2 Pandas 與 Numpy 簡介
2-1 Pandas 的 Series
2-2 Pandas 的 DataFrame
2-3 NumPy的重要功能
chapter 3 線性迴歸
3-1 線性迴歸的運作原理
3-2 使用 sklearn 實作線性迴歸
3-3 線性迴歸模型實作範例
3-4 習題
chapter 4 邏輯迴歸
4-1 邏輯迴歸的運作原理
4-2 使用 sklearn 實作邏輯迴歸
4-3 邏輯迴歸模型實作範例
4-4 習題
chapter 5 決策樹
5-1 決策樹的運作過程
5-2 使用 sklearn 實作決策樹
5-3 決策樹模型實作範例
5-4 習題
chapter 6 K-近鄰演算法
6-1 K-近鄰演算法的運作過程
6-2 使用 sklearn 實作 K-近鄰演算法
6-3 K-近鄰演算法模型實作範例
6-4 習題
chapter 7 支援向量機
7-1 支援向量機演算法的運作過程
7-2 使用 sklearn 實作支援向量機
7-3 支援向量機模型實作範例
7-4 習題
chapter 8 K-means 分群
8-1 K-means 分群的運作過程
8-2 使用 sklearn 實作 K-means 分群
8-3 使用 K-means 分群實作範例
8-4 習題
chapter 9 階層式分群
9-1 階層式分群的運作過程
9-2 使用 sklearn 實作階層式分群
9-3 階層式分群實作範例
9-4 習題
chapter 10 神經網路
10-1 神經網路的神經元
10-2 線性可分割與非線性可分割
10-3 神經網路的運作
10-4 使用 keras 實作神經網路
10-5 激勵函式
10-6 Loss 函式
10-7 學習率與優化器
10-8 使用手寫數字辨識為範例
10-9 習題
chapter 11 卷積神經網路
11-1 卷積神經網路模型運作原理
11-2 使用 keras 實作卷積神經網路
11-3 卷積神經網路實作範例
11-4 習題
chapter 12 使用 Cifar-10 圖庫訓練卷積神經網路
12-1 使用卷積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫
12-2 使用更複雜的卷積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫
12-3 習題
chapter 13 預先訓練的模型
13-1 使用 VGG16 辨識圖片
13-2 顯示 VGG16 模型的組成
13-3 習題
chapter 14 中文文字分析與中文語音相關功能實作
14-1 使用 Spacy 分析中文句子
14-2 使用 Spacy 找出最相似的五個新聞標題
14-3 實作語音辨識與文字轉語音功能
14-4 習題
图书试读
用户评价
评分
翻開內頁的目錄結構，我個人給予高度肯定。它不像傳統教科書那樣，先堆砌一整章的數學基礎，而是直接把實際應用的場景擺在前面，這是一種非常聰明的教學策略。這種「先看到結果，再回頭探究原理」的方式，更能激發學習的熱情。特別是它對於不同演算法的介紹，聽說不是單純地羅列公式，而是用更貼近生活、更容易理解的比喻來解釋它們的工作機制。這點非常關鍵，因為機器學習的核心概念，一旦被生硬的數學語言包裝起來，就會讓人望而卻步。我比較在意的是，它在介紹 TensorFlow 這種深度學習框架時，會不會因為追求簡潔而犧牲了對底層運作的解釋深度。畢竟，如果只是會呼叫 API 卻不理解背後的數據流向，那遇到問題時還是會束手無策。不過，既然書名是「入門」，我想它應該會很聰明地在「夠用」和「深入」之間找到一個平衡點，提供足夠的脈絡讓讀者知道，當他們準備好進階時，下一步該往哪裡鑽研，而不是把所有東西都塞在這一本書裡，造成資訊超載。
评分這本《機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow》電子書的裝幀設計挺有意思的，封面用色大膽，給人一種專業又不失活潑的感覺。老實說，我對機器學習這塊領域一直抱持著既好奇又有點畏懼的心情，總覺得這類主題的書籍都會是一堆密密麻麻的公式和看不懂的程式碼，讀起來壓力山大。不過，光是看到書名後面掛了「Scikit-Learn」和「TensorFlow」這兩個關鍵字，我就知道這本書走的是實作派路線，這點非常吸引我。我以前試過看一些純理論的教材，結果就是卡在抽象的概念裡出不來，學了跟沒學一樣。這本書看起來似乎是要直接拉著讀者上手，從工具切入，理論輔助，這樣對我這種「動手做才學得快」的學習者來說，簡直是福音。而且，現在的AI應用這麼廣泛，不管是工作上還是日常生活中，都越來越離不開機器學習的影子，所以，找一本可以真正帶我入門、建立起基礎觀念的實用書籍，真的非常重要。希望這本書能真的做到「入門」的承諾，不要讓我花了時間卻還是霧裡看花。從排版風格來看，它似乎很注重程式碼區塊的清晰度，這對程式初學者來說，絕對是加分不少的細節。
评分整體而言，選擇這本《機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow》是基於對其實用性和技術選型的認可。在這個資訊爆炸的時代，工具的選擇往往比理論的艱深程度更重要，因為實用工具才能迅速幫你建立起對領域的整體掌握感。我認為，一個優秀的入門者指南，重點不在於教你如何證明某個定理，而在於教你如何將這些強大的演算法應用到現實問題上。如果這本書能成功地在 Scikit-Learn（偏向傳統機器學習與快速原型建構）和 TensorFlow（偏向深度學習與模型建構）之間搭建起一座橋樑，讓讀者理解兩者的銜接點在哪裡，那它就達到了極高的價值。我期待它能提供一個清晰的學習路徑圖，告訴我，學完這些基礎之後，面對 Kaggle 競賽或實際的產業專案，我應該往哪個方向深化，而不只是一個結束點。這本書的成功與否，最終取決於它能否讓我這個初學者，在讀完後，能自信地對人說：「嘿，這個小問題，我知道該用哪個工具，用什麼流程去解決它。」
评分身為一個非科班出身、對程式語言有基本認識的使用者，我最關心的其實是軟體環境的設定和資料預處理的流程。這本書在這些準備工作上做得如何，直接決定了我的學習體驗能否順暢。很多入門書籍在安裝套件或處理雜亂的真實世界資料時，會寫得非常簡略，然後讀者一跑程式碼就發現環境衝突、依賴性錯誤百出，光是除錯就能消磨掉大半的熱情。我希望這本書能提供詳盡的步驟指引，最好能針對常見的作業系統環境（例如 Windows 或 macOS）都做個簡單的說明。另外，資料清理和特徵工程的部分，才是機器學習專案成功與否的關鍵，如果書中能用一些貼近台灣在地情境的範例資料（而不是老是拿鳶尾花或 MNIST），那就太棒了，這樣在理解特徵轉換的意義時，會更有代入感。一個好的入門工具書，必須要能把讀者從「下載程式碼」到「跑出第一個有意義的結果」這段過程中的所有坑都幫你填平。
评分從電子書的特性來看，我特別期待它的互動性。既然是電子版，如果能方便地在程式碼區塊中直接進行編輯、運行並查看即時輸出的話，那學習效率絕對會比實體書高出好幾層樓。想像一下，當我看到一個參數調整後的結果變化，如果能直接在那個頁面上修改參數、重新執行，而不是得切換到 IDE 裡複製貼上，那種即時回饋的學習循環，對於鞏固概念是非常有效的。此外，對於像 Scikit-Learn 這樣擁有豐富函式的庫，電子書的超連結功能應該要發揮到極致，點擊書中的函式名稱，就能直接跳轉到官方文件（如果書中有內建連結的話），這會大幅減少我需要額外搜尋的時間，讓學習的路徑保持連貫。總而言之，電子書的優勢不只是攜帶方便，更應該在「互動性」和「可查找性」上超越傳統紙本，我希望這本書能充分利用這些數位特性，讓學習過程更加流暢自然，而不是僅僅是把紙本書掃描進電腦裡而已。
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