機器學習最強入門 - 基礎數學／機率／統計邁向AI真實數據專題實作 - 王者歸來 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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洪錦魁

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機器學習
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數據科學
Python
數學基礎
機率統計
實作專題
電子書
王者歸來

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具体描述

機器學習最強入門
基礎數學/機率/統計
邁向
AI真實數據 x 專題實作

　　★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★
　　★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★
　　★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★
　　★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★

本書特色

　　★最白話解釋數學原理
　　☆從簡單的數據開始理解機器學習的演算法
　　★將理論知識轉化為實際的程式碼
　　☆實際案例分析
　　全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識：
　　★方程式與函數
　　☆ 完整Python語法
　　★ 一元函數到多元函數
　　☆ 最小平方法
　　★ 基礎統計
　　☆ 機率與單純貝式理論
　　★ 指數與對數
　　☆ logit函數與logistic函數
　　★ 向量與矩陣
　　☆ 二次函數、三次函數與多項式函數

　　當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境：

　　★線性迴歸 – 波士頓房價
　　☆邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病
　　★決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail
　　☆隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析
　　★KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球
　　☆支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料
　　★單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論
　　☆集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價
　　★K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價
　　☆PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據
　　★階層式分群 – 小麥數據/老實泉
　　☆DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析
　　在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識：
　　★特徵選擇
　　☆用直方圖了解特徵分佈
　　★用箱型圖了解異常值
　　☆數據預處理
　　★殘差圖(Residual plot)
　　☆機器學習性能評估
　　★過擬合(overfitting)
　　☆欠擬合(underfitting)
　　★數據洩漏(Data leakage)
　　☆繪製決策樹圖(Decision tree map)
　　★可視化熱力圖(Heat map)
　　☆決策邊界(Decision Boundary)
　　★增加數據維度與超平面
　　☆交叉驗證(Cross-validation)
　　★泛化能力(Generalization Ability)
　　☆弱學習器(Weaks learners)
　　★強學習器(Strong learners)
　　☆學習模型(base learner)
　　本書最後一章，介紹了熱門的AI主題「語音辨識」，從本章內容讀者可以學會下列知識：
　　★ 語音轉文字
　　☆ 文字轉語音

　　※ 本書所有程式實例可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw

數據科學的基石：理論與實務的完美結合本書旨在為讀者提供一個堅實的數學與統計學基礎，以應對當前數據科學與機器學習領域中的實際挑戰。不同於市場上許多過度專注於特定演算法的書籍，我們將重點放在理解驅動這些演算法背後的數學原理，確保讀者能夠靈活應對未知的數據類型與問題場景。本書的結構設計，是從最基礎的數學概念逐步深入到複雜的統計推論，最終銜接到實際的數據專題實作。我們相信，唯有扎實的基礎，才能在快速變化的技術浪潮中立於不敗之地。第一部：數學基礎的重建與深化在機器學習的殿堂中，數學語言是我們溝通與推理的工具。本部分將系統性地回顧並深化讀者對核心數學概念的理解，這些概念是理解梯度下降、矩陣運算及概率分佈的先決條件。 1. 線性代數的應用視角我們不只是討論抽象的向量和矩陣，而是著重於它們在數據結構中的實用意義。向量空間與數據點表示：如何將高維度的數據視為空間中的點，以及向量加法和標量乘法如何描述數據的轉換與組合。矩陣運算與數據轉換：詳細解釋矩陣乘法在數據轉換、旋轉和投影中的作用。特別是特徵工程中，矩陣操作如何有效地處理數據集的結構。特徵值與特徵向量：深入探討特徵分解（Eigen-decomposition）在降維技術（如PCA）中的核心地位。我們將展示如何通過特徵向量找到數據集最主要的變異方向，從而實現高效的數據壓縮與視覺化。奇異值分解 (SVD)：作為矩陣分解的更通用形式，SVD在處理非方陣數據（如推薦系統中的用戶-物品矩陣）時的強大能力將被詳盡闡述，包括其在潛在語義分析（LSA）中的應用。 2. 微積分：優化問題的核心驅動力機器學習的本質，許多時候就是一個優化問題。本節確保讀者完全掌握優化所需的微積分工具。多元函數與偏導數：介紹在多變量情況下，如何計算梯度，理解損失函數的局部變化率。梯度下降的幾何意義：視覺化地解釋梯度向量如何指向函數上升最快的方向，以及梯度下降法如何利用負梯度方向尋找最小值。這不僅限於標準的梯度下降，還會探討隨機梯度下降（SGD）中梯度的隨機性對收斂的影響。鏈式法則在反向傳播中的應用：詳細解析深度學習中至關重要的反向傳播（Backpropagation）算法，如何利用鏈式法則高效計算每一層參數的梯度，這是訓練複雜神經網絡的基礎。第二部：概率論與統計推論——量化不確定性數據從來都不是完美的，充滿了雜訊和隨機性。概率論與統計學為我們提供了在不確定性下做出合理決策的框架。 1. 基礎概率模型與分佈條件概率與貝葉斯定理：強調貝葉斯思維在機器學習中的重要性，不僅限於貝葉斯分類器，更在於理解模型假設如何隨新數據而更新。常見的連續與離散分佈：深入探討高斯分佈（正態分佈）在許多自然現象中的普適性，以及二項分佈、泊松分佈在計數數據上的應用。理解不同分佈的機率密度函數（PDF）和累積分佈函數（CDF）的意義。大數法則與中心極限定理：這兩個理論是統計推論的支柱。我們將闡述它們如何允許我們從樣本數據推斷總體特性，即便我們無法觀察到整個總體。 2. 統計推斷與模型評估參數估計：詳述最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）作為從數據中提取模型參數的兩種主要方法。假設檢定與顯著性：介紹如何建立和檢驗統計假設，理解P值和信賴區間的真正含義，避免常見的統計誤判。偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）：這是模型選擇和泛化能力的核心議題。我們將用嚴謹的數學框架來定義偏差和方差，並展示它們如何共同決定模型的預測性能。第三部：從理論到實戰——真實數據專題演練理論的學習必須通過實踐來鞏固和深化。本部分將指導讀者如何將前兩部分學到的數學和統計工具，應用於處理複雜的、真實世界的數據集。 1. 數據預處理與特徵工程的數學化數據標準化與歸一化：探討標準分數（Z-score）和最小-最大縮放背後的數學原理，以及它們如何影響基於距離或梯度下降的演算法的收斂速度和性能。降維方法的深入比較：實作主成分分析（PCA）與線性判別分析（LDA）。重點在於比較它們的目標函數不同：PCA著重於最大化數據方差（無監督），而LDA著重於最大化類間分離度（有監督）。處理缺失值與異常值：介紹基於統計模型（如基於正態分佈的異常值檢測）來識別和處理數據中的不一致性。 2. 監督式學習模型的數學實現細節我們將精選幾個核心模型，並要求讀者從零開始理解其數學推導，而非僅僅調用庫函數。線性回歸的最小二乘法：推導正規方程（Normal Equation），並與梯度下降法進行性能和收斂性的比較分析。邏輯斯迴歸的交叉熵損失：詳解交叉熵損失函數的數學形式，以及它與最大似然估計之間的聯繫，並展示其在分類問題中的優越性。支持向量機（SVM）的拉格朗日對偶問題：簡潔但精確地介紹如何將原始的二次規劃問題轉化為對偶問題，從而引出核技巧（Kernel Trick）的強大能力，無需在無限維空間中顯式計算。 3. 非監督式學習與模型解釋性 K-Means聚類的幾何意義：將K-Means的迭代過程理解為一種基於歐氏距離的優化過程，並探討如何使用統計指標（如輪廓係數）來客觀評估聚類效果。模型可解釋性 (XAI) 的量化：介紹如何使用統計工具來驗證模型決策的合理性，例如使用特徵重要性得分背後的變異數解釋比例，以及局部解釋方法（如SHAP值基礎概念）的數學依據。本書的目標是培養具備「數學直覺」的數據科學家，能夠在面對全新的數據挑戰時，不僅知道「如何做」，更深刻理解「為何要這麼做」。讀者將從這裡學會如何將複雜的現實問題，精準地轉化為可計算、可優化的數學模型。

著者信息

作者簡介

洪錦魁

　　一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。

　　DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
　　Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。
　　Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML。
　　大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。
　　人工智慧時代他的代表作品是機器學習基礎數/微積分 + Python實作。

　　作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文、英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行：
　　1：C、Java、Python、C#、R最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
　　2：OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來
　　3：Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
　　4：演算法邏輯思維 + Python程式實作王者歸來
　　5：Python從2D到3D資料視覺化
　　6：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來
　　7：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來
　　8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來
　　9：Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來
　　10：Power BI最強入門 – AI視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來

　　他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，各個時期暢銷排行榜第1名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

图书目录

第1 章機器學習基本觀念
1-1 人工智慧、機器學習、深度學習
1-2 認識機器學習
1-3 機器學習的種類
1-4 機器學習的應用範圍
1-5 深度學習

第2 章機器學習的基礎數學
2-1 用數字描繪事物
2-2 變數觀念
2-3 從變數到函數
2-4 等式運算的規則
2-5 代數運算的基本規則
2-6 用數學抽象化開餐廳的生存條件
2-7 基礎數學的結論

第3 章認識方程式/函數/座標圖形
3-1 認識方程式
3-2 方程式文字描述方法
3-3 一元一次方程式
3-4 函數
3-5 座標圖形分析
3-6 將線性函數應用在機器學習
3-7 二元函數到多元函數
3-8 Sympy 模組

第4 章從聯立方程式看機器學習的數學模型
4-1 數學觀念建立連接兩點的直線
4-2 機器學習使用聯立方程式推估數據
4-3 從2 條直線的交叉點推估科學數據
4-4 兩條直線垂直交叉

第5章從畢氏定理看機器學習
5-1 驗證畢氏定理
5-2 將畢氏定理應用在性向測試
5-3 將畢氏定理應用在三維空間
5-4 將畢氏定理應用在更高維的空間
5-5 電影分類
5-6 計算兩個向量的歐幾里德距離

第6章聯立不等式與機器學習
6-1 聯立不等式與機器學習
6-2 再看聯立不等式的基本觀念
6-3 聯立不等式的線性規劃
6-4 Python 計算

第7 章機器學習需要知道的二次函數
7-1 二次函數的基礎數學
7-2 從一次到二次函數的實務
7-3 認識二次函數的係數
7-4 使用3 個點求解一元二次函數
7-5 二次函數的配方法
7-6 二次函數與解答區間

第8 章機器學習的最小平方法
8-1 最小平方法基本觀念
8-2 簡單的企業實例
8-3 機器學習建立含誤差值的線性方程式
8-4 Numpy 實作最小平方法
8-5 線性迴歸
8-6 實務應用

第9 章機器學習必須懂的集合
9-1 使用Python 建立集合
9-2 集合的操作
9-3 子集、宇集與補集
9-4 加入與刪除集合元素
9-5 冪集與Sympy 模組
9-6 笛卡兒積

第10 章機器學習必須懂的排列與組合
10-1 排列基本觀念
10-2 有多少條回家路
10-3 排列組合
10-4 階乘的觀念
10-5 重複排列
10-6 組合

第11 章機器學習需要認識的機率
11-1 機率基本觀念
11-2 數學機率與統計機率
11-3 事件機率名稱
11-4 事件機率規則
11-5 抽獎的機率 – 加法與乘法綜合應用
11-6 餘事件與乘法的綜合應用
11-7 條件機率
11-8 貝氏定理
11-9 蒙地卡羅模擬
11-10 Numpy 的隨機模組random

第12 章二項式定理
12-1 二項式的定義
12-2 二項式的幾何意義
12-3 二項式展開與規律性分析
12-4 找出xn-kyk 項的係數
12-5 二項式的通式
12-6 二項式到多項式
12-7 二項分佈實驗
12-8 將二項式觀念應用在業務數據分析
12-9 二項式機率分佈Python 實作
12-10 Numpy 隨機數模組的binomial( ) 函數

第13 章指數觀念與指數函數
13-1 認識指數函數
13-2 指數運算的規則
13-3 指數函數的圖形

第14 章對數(logarithm)
14-1 認識對數函數
14-2 對數表的功能
14-3 對數運算可以解決指數運算的問題
14-4 認識對數的特性
14-5 對數的運算規則與驗證

第15 章歐拉數與邏輯函數
15-1 歐拉數
15-2 邏輯函數
15-3 logit 函數
15-4 邏輯函數的應用

第16 章三角函數
16-1 直角三角形的邊長與夾角
16-2 三角函數的定義
16-3 計算三角形的面積
16-4 角度與弧度
16-5 程式處理三角函數
16-6 從單位圓看三角函數
16-7 三角函數與機器學習的關係

第17 章基礎統計與大型運算子
17-1 母體與樣本
17-2 數據加總
17-3 數據分佈
17-4 數據中心指標
17-5 數據分散指標
17-6 符號運算規則與驗證
17-7 活用符號
17-8 迴歸分析
17-9 隨機函數的分佈

第18 章機器學習的向量
18-1 向量的基礎觀念
18-2 向量加法的規則
18-3 向量的長度
18-4 向量方程式
18-5 向量內積
18-6 皮爾遜相關係數
18-7 向量外積

第19 章機器學習的矩陣
19-1 矩陣的表達方式
19-2 矩陣相加與相減
19-3 矩陣乘以實數
19-4 矩陣乘法
19-5 方形矩陣
19-6 單位矩陣
19-7 反矩陣
19-8 用反矩陣解聯立方程式
19-9 張量(Tensor)
19-10 轉置矩陣

第20 章向量、矩陣與多元線性回歸
20-1 向量應用在線性迴歸
20-2 向量應用在多元線性迴歸
20-3 矩陣應用在多元線性迴歸
20-4 將截距放入矩陣
20-5 簡單的線性迴歸

第21 章三次函數迴歸曲線的程式實作
21-1 繪製數據的散點圖
21-2 三次函數的迴歸曲線模型
21-3 使用scikit-learn 模組評估迴歸模型
21-4 預測未來值
21-5 不適合的三次函數迴歸數據

第22 章機器學習使用scikit-learn 入門
22-1 scikit-learn 的歷史
22-2 機器學習的數據集
22-3 scikit-learn 生成數據實作
22-4 scikit-learn 數據預處理
22-5 機器學習scikit-learn 入門
22-6 分類演算法 - 機器學習模型的性能評估
22-7 機器學習必需會的非數值資料轉換
22-8 機器學習演算法
22-9 使用隨機數據學習線性迴歸

第23 章線性迴歸 - 波士頓房價
23-1 從線性迴歸到多元線性迴歸
23-2 簡單資料測試
23-3 波士頓房價數據集
23-4 用Pandas 顯示與預處理數據
23-5 特徵選擇
23-6 使用最相關的特徵做房價預估
23-7 多項式迴歸
23-8 用所有特徵執行波士頓房價預估
23-9 殘差圖(Residual plot)
23-10 梯度下降迴歸SGDRegressor( )

第24 章邏輯迴歸 - 信用卡/葡萄酒/糖尿病
24-1 淺談線性迴歸的問題
24-2 邏輯迴歸觀念回顧
24-3 邏輯迴歸模型基礎應用
24-4 台灣信用卡持卡人數據集
24-5 葡萄酒數據
24-6 糖尿病數據

第25 章決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail
25-1 決策樹基本觀念
25-2 從天氣數據認識決策樹設計流程 - 分類應用
25-3 葡萄酒數據 - 分類應用
25-4 鐵達尼號- 分類應用
25-5 Telco 電信公司- 分類應用
25-6 Retail Data Analytics - 迴歸應用

第26 章隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析
26-1 隨機森林樹基本觀念
26-2 波士頓房價 - 迴歸應用
26-3 鐵達尼號 – 分類應用
26-4 Telco 客戶流失 – 分類應用
26-5 美國成年人收入分析 – 分類應用

第27 章 KNN 演算法 – 鳶尾花/小行星撞地球
27-1 KNN 演算法基礎觀念
27-2 電影推薦/ 足球射門 - 分類應用
27-3 房價計算/ 選舉準備香腸 – 迴歸應用
27-4 鳶尾花數據 - 分類應用
27-5 小行星撞地球 – 分類應用

第28 章支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料
28-1 支援向量機的基礎觀念
28-2 支援向量機 - 分類應用的基礎實例
28-3 從2 維到3 維的超平面
28-4 認識核函數
28-5 鳶尾花數據 - 分類應用
28-6 乳癌數據 - 分類應用
28-7 支援向量機 – 迴歸應用的基礎實例
28-8 汽車燃耗效率數據集 - 迴歸分析

第29 章單純貝式分類 – 垃圾郵件/新聞分類/電影評論
29-1 單純貝式分類原理
29-2 詞頻向量模組CountVerctorizer
29-3 多項式單純貝式模組 - MultinomialNB
29-4 垃圾郵件分類 – Spambase 數據集
29-5 新聞郵件分類 – 新聞數據集20newsgroups
29-6 情感分析 – 電影評論IMDB Dataset 分析
29-7 單純貝式分類於中文的應用
29-8 今日頭條數據集

第30 章集成機器學習 – 蘑菇/ 醫療保險/玻璃/加州房價
30-1 集成學習的基本觀念
30-2 集成學習 - 投票法Voting (鳶尾花/波士頓房價)
30-3 集成學習 - 裝袋法Bagging (蘑菇/醫療保險)
30-4 集成學習 - 提升法AdaBoost(糖尿病/波士頓房價)
30-5 集成學習 - 提升法Gradient Boosting(玻璃/加州房價)
30-6 集成學習 – 堆疊法Stacking(信用卡違約/房價預估)

第31 章 K-means 分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價
31-1 認識無監督學習
31-2 K-means 演算法
31-3 scikit-learn 的KMeans 模組
31-4 評估分群的效能
31-5 最佳群集數量
31-6 消費分析 - 購物中心客戶消費數據
31-7 價格 vs 評價 - 葡萄酒Wine Reviews

第32 章 PCA 主成份分析 – 手寫數字/人臉數據
32-1 PCA 基本觀念
32-2 鳶尾花數據的PCA 應用
32-3 數字辨識 - 手寫數字digits dataset
32-4 人臉辨識 – 人臉數據Labeled Faces in the Wild

第33 章階層式分層 – 小麥數據/老實泉
33-1 認識階層式分群
33-2 凝聚型(Agglomerative) 分群
33-3 小麥數據集Seeds dataset
33-4 老實泉數據Old Faithful Geyser Data

第34 章 DBSCAN 演算法 – 購物中心客戶分析
34-1 DBSCAN 演算法
34-2 scikit-learn 的DBSCAN 模組
34-3 消費分析 - 購物中心客戶消費數據

第35 章語音辨識
35-1 語音轉文字
35-2 文字轉語音

附錄A 函數與方法索引表
附錄B 電子書 - 本書程式實例彩色執行結果圖表

图书序言

ISBN：9786267273784
規格：普通級 / 初版
出版地：台灣
檔案格式：EPUB固定版型
建議閱讀裝置：平板
TTS語音朗讀功能：無
檔案大小：109.5MB

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

图书试读

序

　　AI 時代來了，機器學習成為當今的顯學。過去閱讀機器學習的相關書籍，最常看到的是艱澀難懂的數學推導公式，對於許多讀者而言可能是很好的催眠劑，至少對筆者而言是如此。因此，筆者撰寫這本書的初衷是：

　　● 機器學習的知識，用最白話的方式，讓大家可以輕鬆看得懂，學得會。
　　● 理論解說，搭配實際案例探討，讓讀者可以徹底了解理論與實務。

　　和許多機器學習領域的專家討論，大家一致認同，一本好的機器學習書籍必須有下列特色：

　　● 作者應該時時刻刻用最白話解釋數學原理或演算法，讓讀者以最簡單的方式學會機器學習。
　　● 從機器學習有關基礎數學說起，同時輔助圖表與程式實例解說。
　　● 用圖表與程式實例解說基礎統計觀念。
　　● 說明基礎機率與貝式理論，用程式將理論化為實作。
　　● 解說機器學習有關的 scikit-learn 方法，同時用簡單數據理解此方法。
　　● 從簡單的數據開始說明機器學習的演算法。
　　● 實用的程式碼範例，理論知識與實際應用之間可能有巨大的差異，一本好的書應該提供一些程式碼範例，讓讀者能理解如何將這些理論知識轉化為實際的程式碼。
　　● 針對問題的策略與技巧，除了基礎理論和程式碼範例外，一本好的書應該能提供一些針對特定問題的策略和技巧，例如特徵選擇、模型選擇、超參數調整等。
　　● 實際案例分析，實際的案例能讓讀者理解如何在現實世界中應用機器學習，書籍應該包含一些真實世界的案例分析，來說明如何應用這些理論知識和技巧。

　　撰寫本書時，筆者時時刻刻將上述特色放在內心，最後則呈現這本應該是目前中文書籍機器學習領域最完整的著作。全書內容有35章，前面21章是基礎數學、統計、機率相關知識。第22 ~ 34章是用scikit-learn為基礎，介紹機器學習演算法的觀念，以及真實案例分析。第35章則是以現成的模組，介紹語音辨識，讀者可以學會如何讀取語音輸入，或是將文字轉成語音。全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識：
　
　　● 方程式與函數
　　● 一元函數到多元函數
　　● 最小平方法
　　● 基礎統計
　　● 機率與單純貝式理論
　　● 指數與對數
　　● logit 函數與 logis􀆟c 函數
　　● 向量與矩陣
　　● 二次函數、三次函數與多項式函數

　　當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境：

　　● 線性迴歸 – 波士頓房價
　　● 邏輯迴歸 – 信用卡 / 葡萄酒 / 糖尿病
　　● 決策樹 – 葡萄酒 / 鐵達尼號 /Telco/Retail
　　● 隨機森林樹 – 波士頓房價 / 鐵達尼號 /Telco/ 收入分析
　　● KNN 演算法 – 電影推薦 / 足球射門 / 鳶尾花 / 小行星撞地球
　　● 支援向量機 – 鳶尾花 / 乳癌 / 汽車燃料
　　● 單純貝式分類 – 垃圾郵件 / 中英文的新聞分類 / 情感分析 / 電影評論
　　● 集成機器學習 – 蘑菇 / 醫療保險 / 玻璃 / 加州房價
　　● K-means 分群 – 購物中心消費 / 葡萄酒評價
　　● PCA 主成分分析 – 手寫數字 / 人臉數據
　　● 階層式分群 – 小麥數據 / 老實泉
　　● DBSCAN 演算法 – 購物中心客戶分析

　　在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識：
　　● 特徵選擇
　　● 用直方圖了解特徵分佈
　　● 用箱型圖了解異常值
　　● 數據預處理
　　● 殘差圖 (Residual plot)
　　● 機器學習性能評估
　　● 數據洩漏 (Data leakage)
　　● 繪製決策樹圖 (Decision tree map)
　　● 可視化熱力圖 (Heat map)
　　● 決策邊界 (Decision Boundary)
　　● 增加數據維度與超平面
　　● 交叉驗證 (Cross-valida􀆟on)
　　● 泛化能力 (Generaliza􀆟on Ability)
　　● 過擬合 (overfi􀆫ng)
　　● 欠擬合 (underfi􀆫ng)
　　● 弱學習器 (Weaks learners)
　　● 強學習器 (Strong learners)
　　● 學習模型 (base learner)

　　本書最後一章，介紹了熱門的AI 主題「語音辨識」，從本章內容讀者可以學會下列知識：
　　● 語音轉文字
　　● 文字轉語音

　　這本書雖然沒有專門章節介紹機器學習必須會的繪圖知識matplotlib、seaborn，數據預處理numpy、pandas，但是每個程式在解說時，筆者已經用文字和程式實例講解了這方面的相關知識，無形中讀者就可以學會這方面的知識。

　　感謝好友銘傳大學前研發長、統計系系主任，張慶暉博士，協助本書校對工作。寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容，必定可以在最短時間，精通使用Python 設計機器學習相關應用的知識。編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

　　洪錦魁2023-07-30
　　jiinkwei@me.com

　　教學資源說明
　　教學資源有教學投影片。
　　註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。

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　　請至本公司網頁deepwisdom.com.tw 下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關附錄B之電子書資源，這些文件以Word檔案呈現。

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计抓人眼球，那种深邃的蓝色和跳跃的橙色线条，给人的感觉就是“硬核”和“专业”。我拿到电子版后立刻开始翻阅，首先映入眼帘的是他对基础数学概念的梳理，说实话，我之前对这些公式和理论总是抱有一种敬而远之的态度，总觉得那是数学家的专属领域。但这本书的作者显然深知初学者的痛点，他没有直接抛出一堆复杂的矩阵运算或微积分公式，而是用非常形象的比喻和贴近实际的例子来阐释这些看似枯燥的数学原理是如何支撑起整个机器学习大厦的。比如，在讲解线性代数时，他用了搭建房屋的框架来比喻向量和矩阵的乘法，让我一下子就理解了数据维度变换的直观意义。这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了我的畏难情绪。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“知识回顾与延伸”，这不仅仅是知识点的简单罗列，更像是一个循序渐进的思维导图，帮助读者巩固刚刚学到的内容，并为下一章的更深层次的探讨做好了铺垫。对于那些想真正搞清楚“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏，它提供的不仅仅是工具，更是理解工具背后的底层逻辑的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我的最大感受是“系统性”与“深度”的完美平衡。它没有为了追求简单而牺牲深度，也没有因为追求深度而变得晦涩难懂。作者在选择涵盖内容时，显然经过了精心的取舍，既保证了对核心概念的覆盖广度，又对那些决定模型成败的关键细节进行了深入挖掘。比如，在讲解模型评估和验证时，他不仅谈了准确率（Accuracy），还详细区分了精确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数在不同业务场景下的适用性，并结合具体场景给出了权衡的建议。这种对工具适用边界的清晰界定，比单纯教会如何计算数字要重要得多。这本书更像是一位经验丰富、耐心且要求严格的导师，他会确保你在掌握了基础理论后，能够真正理解这些工具的“脾气秉性”，从而在面对实际的AI挑战时，能够做出最明智的选择，这对于任何渴望从“会用”走向“精通”的读者来说，都是一个极具价值的投资。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书的“专题实作”部分，这才是真正让它脱颖而出的核心价值所在。许多理论书籍在讲解完算法后，通常会给出一个简单的代码示例，但往往与真实世界的混乱数据相去甚远。这本书则完全不同，它似乎预设了一个完整的、需要解决的商业或科学问题。我发现，作者在实作环节中，不仅仅展示了如何调用库函数，更深入地探讨了数据预处理的艺术——如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程。例如，在处理时间序列数据时，他展示了如何从原始时间戳中提取出有意义的周期性特征，这在教科书中是很少深入讨论的。他所使用的代码示例，看起来像是直接从一个真实的工业项目中截取出来的，充满了对“脏数据”的实战经验。这种贴近实战的细节处理，让我感受到了知识与应用之间的鸿沟是如何被这座“王者归来”之桥成功跨越的。它教会我的不仅仅是算法的实现，更是如何像一个真正的工程师那样，去驯服那些不听话的原始数据。

评分☆☆☆☆☆

我最期待的其实是关于概率论和统计学的部分，毕竟在处理真实世界的数据时，不确定性是永恒的主题。坦白说，很多教材在讲到贝叶斯定理或者最大似然估计时，往往会陷入理论的泥潭，让人读得昏昏欲睡。然而，这本书的处理方式则完全不同，它似乎把我们带进了一个数据分析师的工作室。作者非常巧妙地将这些统计学概念与实际的数据挖掘场景紧密结合起来。例如，在讨论假设检验时，他引用了一个关于药物疗效的案例，生动地演示了如何通过p值来判断一个实验结果是否具有统计学意义。更让我印象深刻的是，他没有回避复杂性，而是用一种非常坦诚的态度去解释这些理论的局限性，比如在小样本数据下，某些统计模型的稳健性会受到怎样的影响。这种对现实复杂性的尊重，让这本书的理论指导显得格外脚踏实地，而不是空中楼阁。它教会我的不仅仅是计算方法，更是如何批判性地看待数据分析的结果，如何对模型的输出保持一份清醒的审视，这对于未来从事任何AI相关的研究或工作都是至关重要的软技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅着实不小，但阅读体验却出奇地流畅，这得益于其精心设计的章节结构和清晰的逻辑脉络。我注意到，作者在每一个新的技术点引入之前，都会先用一小段文字来勾勒出该技术在整个机器学习流程中的定位，这就像在进入一个新城市前先看一张总览地图。比如，当谈到降维技术时，他没有急于介绍PCA的具体公式，而是先阐述了“高维灾难”的问题背景，让人自然而然地产生“我需要这个工具”的内在驱动力。这种“问题驱动”的学习路径，极大地提升了阅读的积极性。而且，电子书的排版也做得十分到位，关键术语都用粗体或不同的颜色进行了高亮处理，即使是在快速回顾时也能迅速定位重点信息。这种对阅读体验的细致关注，体现了作者和出版方对读者的尊重。对我个人而言，这种结构化的学习过程，让知识点的记忆和提取变得更加高效，而不是零散地堆砌在一起，形成了一个完整、可检索的知识体系。