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機器學習：從理論到實作攻略
作者：
蔡佳祐、鄭佳炘、陳政宏、林靖捷
分類：
工業•工程
／
電子•電機
叢書系列：大專電子?
出版社：
全華圖書
出版日期：2025/4/18
ISBN：9786264012850
書籍編號：kk0607529
頁數：320
定價：
500
元
優惠價：
88
折
440
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
書籍目錄
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機器學習：從理論到實作攻略 本書內容兼顧理論與實務，用大量示意圖與範例，幫助讀者建立機器學習的基本概念。第一章介紹機器學習的基本概念與類型，幫助讀者快速入門。第二章深入探討監督式學習，涵蓋多種經典演算法，如線性回歸、決策樹與神經網路等。第三章則介紹非監督式學習，重點講解資料探索與聚類方法。第四章專注於模型評估與優化，幫助讀者提升模型性能。最後，第五章通過台股數據分析與YOLO物件辨識兩個實戰專案，讓讀者實際應用所學知識，開啟機器學習與深度學習的探索之旅。 本書特色 1.強調實作與錯誤學習：本書不僅講解理論，還鼓勵讀者動手實踐，以實際應用深化理解。 2.系統化的學習路徑：以示意圖與簡單範例帶領讀者進入機器學習，逐步深入監督式與非監督式學習，最終挑戰更進階的AI應用。 3.提供完整的學習支援：書中還整理了機器學習的專業術語，並附有環境安裝指南，讓更多人能輕鬆入門機器學習。 4.豐富的線上教學資源：作者經營YouTube頻道「工程師の師」，提供多樣化的教學影片，作為書本內容的延伸學習資源。
第一章 機器學習新手上路 1－1 什麼是機器學習 1－2 機器學習的種類 1－3 免費練習開發平台 1－4 機器學習步驟 第二章 監督式學習 2－1 線性回歸 Linear Regression 2－2 支援向量機 Support Vector Machine 2－3 單純貝氏分類器 Naive Bayes Classifier 2－4 決策樹Decision Tree 2－5 隨機森林 Random Forest 2－6 神經網路 Neural Network 2－7 近鄰演算法 K－Nearest Neighbors 第三章 非監督式學習 3－1 主成分分析 Principal Components Analysis 3－2 非負矩陣 Non－negative Matrix Factorization 3－3 平均分群演算法 K－means 3－4 高斯混合分布 Gaussian Mixture Models 第四章 評估方法與訓練技巧 4－1 分類問題評估 4－2 回歸問題評估 4－3 交叉驗證 Cross－Validation 4－4 批次量 Batch Size 第五章 最終挑戰—實戰應用 5－1 AI 股票理財專家 5－2 YOLOv9 物件辨識 結語 附錄 附錄一 專有名詞解釋 附錄二 環境安裝 附錄三 參考文獻 習題?
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