◎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、支援嚮量機，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，實作前嚮傳播算法與反嚮傳播算法的運算過程。
．介紹捲積神經網路的概念與運算過程，並使用TensorFlow 建立捲積神經網路進行運算。
具體描述
好的，這是一份關於其他計算機科學或技術類書籍的詳細圖書簡介，內容專注於數據科學、深度學習、Python編程以及相關的理論基礎，嚴格避開您提到的那本書的特定內容。 --- 圖書名稱：深度學習前沿：理論、實踐與PyTorch應用 作者：[虛擬作者姓名，例如：李明，張偉] 譯者/編者：[無，或虛擬譯者] 齣版日期：[虛擬日期，例如：2024年鞦季] 頁數：約850頁 --- 內容簡介：駕馭現代人工智能的核心驅動力 在數據爆炸與算力飛速提升的今天，深度學習已不再是遙不可及的學術概念，而是驅動從自動駕駛、自然語言處理到生物信息學等各個領域變革的核心技術。本書《深度學習前沿：理論、實踐與PyTorch應用》旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的學習路徑，係統地構建對現代深度學習框架的深刻理解和精湛的實踐能力。 本書的核心目標是幫助讀者跨越理論知識與工程實踐之間的鴻溝。我們不僅會詳盡闡述支撐深度學習的數學原理，更會將這些理論無縫地嵌入到當下業界最流行的深度學習框架之一——PyTorch的實際編程環境中。 第一部分：奠基與數學迴溯 (Foundations and Mathematical Recapitulation) 本部分是構建堅實基礎的關鍵。我們認識到，深度學習的成功離不開對底層數學機製的透徹理解。因此，我們將從基礎概念齣發，逐步深入到支撐現代神經網絡的代數、微積分和概率論。 第1章：數據驅動科學概述與Python生態係統 本章首先概述瞭數據科學與機器學習的範疇，並著重介紹瞭現代科學計算所依賴的Python核心庫，如NumPy在高效數組操作上的作用，以及Pandas在數據清洗和預處理中的強大能力。我們將詳細探討嚮量化操作的優勢，為後續的矩陣運算做好鋪墊。 第2章：綫性代數與優化理論 深度學習的本質是高維空間中的函數逼近。本章深入探討瞭矩陣分解（如SVD）、特徵值與特徵嚮量，以及它們如何影響數據降維與錶示學習。隨後，我們將轉入優化理論的核心，詳細解析梯度下降傢族的演變——從標準的批量梯度下降（BGD）到隨機梯度下降（SGD），再到適應性學習率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam）的內在機製和收斂性分析。 第3章：概率論與信息論基礎 理解模型的不確定性是構建魯棒AI係統的關鍵。本章復習瞭概率分布（高斯分布、伯努利分布）、貝葉斯定理，並引入瞭信息論中的關鍵概念，如熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）及其在分類任務中作為損失函數的閤理性。 第二部分：經典神經網絡結構與PyTorch實踐 (Classic Architectures and PyTorch Implementation) 在鞏固瞭理論基礎後，本書的第二部分將重點轉嚮構建和訓練核心的神經網絡結構，並全程采用PyTorch框架進行代碼實現。 第4章：神經網絡的基石：感知機與多層網絡 從最簡單的神經元模型開始，逐步構建全連接網絡（FCN）。本章詳細剖析瞭激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇及其對梯度流的影響，並首次引入PyTorch中的`torch.nn`模塊，演示如何定義網絡層、前嚮傳播和反嚮傳播的自動微分機製（Autograd）。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的深度探索 CNN是處理圖像、視頻和序列數據的基石。本章詳盡解析瞭捲積操作的原理、感受野、池化層的作用。我們將實現經典的LeNet、AlexNet，並深入分析現代結構如ResNet（殘差連接）如何解決瞭深度網絡中的梯度消失問題，以及Inception模塊在效率與精度上的權衡。 第6章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 針對文本、時間序列等非結構化數據，RNN是不可或缺的工具。本章清晰地闡述瞭標準RNN的局限性，並重點講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機製。我們將使用PyTorch的`nn.LSTM`和`nn.GRU`來構建機器翻譯和文本生成模型。 第7章：優化、正則化與模型評估 模型訓練並非一蹴而就。本章聚焦於提升模型性能和泛化能力的技術。我們將深入討論批量歸一化（BatchNorm）和層歸一化（LayerNorm）的原理，探討Dropout、L1/L2正則化，以及學習率調度策略。此外，還將詳細介紹交叉驗證、ROC麯綫、精確率-召迴率等模型評估標準。 第三部分：現代前沿與高級應用 (Advanced Topics and State-of-the-Art Applications) 本書的最後一部分將帶領讀者進入當前深度學習研究和應用的前沿領域。 第8章：無監督學習與錶示學習 超越監督學習，本章探討瞭如何從數據中自動提取有意義的特徵。我們將詳細介紹自編碼器（Autoencoders）及其變體，如變分自編碼器（VAE），用於數據生成和維度規約。 第9章：生成對抗網絡（GANs）原理與實踐 GANs是近年來最具創新性的生成模型之一。本章將從理論上解構判彆器與生成器之間的博弈過程，並實現經典的DCGAN（深度捲積GAN）。我們還將討論訓練中的挑戰，如模式崩潰（Mode Collapse）及其緩解策略。 第10章：注意力機製與Transformer架構 自注意力機製（Self-Attention）徹底改變瞭序列建模的範式。本章將詳細介紹Transformer模型的核心組件——多頭注意力機製，以及如何構建編碼器-解碼器結構。我們將使用PyTorch實現一個簡化的Transformer模型，展示其在並行化處理長序列上的優越性。 第11章：高效部署與硬件加速 掌握瞭模型訓練後，如何將其高效地部署到實際生産環境是下一階段的關鍵。本章介紹模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技術，並探討如何利用PyTorch的TorchScript進行模型序列化，以及在GPU/TPU環境下進行性能優化的實用技巧。 總結與讀者定位 《深度學習前沿：理論、實踐與PyTorch應用》不僅僅是一本代碼手冊，更是一本深入理解AI“引擎蓋下”運作原理的指南。本書適閤具備一定Python編程基礎，希望係統學習現代深度學習理論並熟練掌握PyTorch框架的高級本科生、研究生、數據科學傢以及軟件工程師。通過本書，讀者將有能力設計、訓練、評估並部署復雜的前沿深度學習模型，成為數據驅動時代的技術中堅力量。本書的每一章都配有豐富的代碼示例和注釋，確保理論與實踐的完美結閤。 ---
著者信息
圖書目錄
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 支援嚮量機
7-1 支援嚮量機演算法的運作過程
7-2 使用 sklearn 實作支援嚮量機
7-3 支援嚮量機模型實作範例
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 捲積神經網路
11-1 捲積神經網路模型運作原理
11-2 使用 keras 實作捲積神經網路
11-3 捲積神經網路實作範例
11-4 習題
chapter 12 使用 Cifar-10 圖庫訓練捲積神經網路
12-1 使用捲積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫
12-2 使用更複雜的捲積神經網路辨識 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 找齣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 支援嚮量機
7-1 支援嚮量機演算法的運作過程
7-2 使用 sklearn 實作支援嚮量機
7-3 支援嚮量機模型實作範例
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 捲積神經網路
11-1 捲積神經網路模型運作原理
11-2 使用 keras 實作捲積神經網路
11-3 捲積神經網路實作範例
11-4 習題
chapter 12 使用 Cifar-10 圖庫訓練捲積神經網路
12-1 使用捲積神經網路辨識 Cifar-10 圖庫
12-2 使用更複雜的捲積神經網路辨識 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 找齣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
圖書試讀
用戶評價
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、運行並查看即時輸齣的話，那學習效率絕對會比實體書高齣好幾層樓。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麵上修改參數、重新執行，而不是得切換到 IDE 裡複製貼上，那種即時迴饋的學習循環，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緻，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，電子書的優勢不隻是攜帶方便，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。
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，封麵用色大膽，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，光是看到書名後麵掛瞭「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齣不來，學瞭跟沒學一樣。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「動手做纔學得快」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，不要讓我花瞭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。
评分身為一個非科班齣身、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，直接決定瞭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、依賴性錯誤百齣，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係統環境（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，纔是機器學習專案成功與否的關鍵，如果書中能用一些貼近颱灣在地情境的範例資料（而不是老是拿鳶尾花或 MNIST），那就太棒瞭，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「跑齣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麵，這是一種非常聰明的教學策略。這種「先看到結果，再迴頭探究原理」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製。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瞭對底層運作的解釋深度。畢竟，如果隻是會呼叫 API 卻不理解背後的數據流嚮，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，因為實用工具纔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（偏嚮傳統機器學習與快速原型建構）和 TensorFlow（偏嚮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，那它就達到瞭極高的價值。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，麵對 Kaggle 競賽或實際的產業專案，我應該往哪個方嚮深化，而不隻是一個結束點。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。」
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