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機器學習：使用Python(附範例光碟)
作者：
徐偉智
分類：
參考•考試•教科書
／
大專學院教科書
叢書系列：大專電子?
出版社：
全華圖書
出版日期：2023/5/8
ISBN：9786263284463
書籍編號：kk0573495
頁數：332
定價：
450
元
優惠價：
88
折
396
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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享
內容簡介
書籍目錄
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機器學習：使用Python(附範例光碟) 內容簡介 機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述AI及Python語言，複習Python基礎語法到進階語法，讓讀者先掌握Python語言，接著學習機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此對於機器學習有更進一步的認識。 本書特色 "1.從入門者的角度編寫，快速幫讀者複習Python語言後，再介紹機器學習概論及模型。 2.講述機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，並提供範例程式給讀者練習。 3.最後一章簡單介紹其他AI相關主題，例如單純貝氏分類器、資料前處理、集成學習等。 "
"第一章 AI、AI技術與AI應用 1-1 人工智慧 1-2 AI技術 1-3 AI應用 1-4 AI與數學 1-5 AI與編程 1-6 何謂深度學習？ 第二章 Python基礎編程語法 2-1 何謂變數？ 2-2 編程的操作型定義∼以變數為例 2-3 運算與資料 2-4 決策(if)語法 2-5 while 迴圈 2-6 for 迴圈 2-7 功能呼叫 (function call) 2-8 全域變數與區域變數 2-9 List 資料結構 2-10 物件的基本觀念 2-11 numpy模組的多維陣列 第三章 Python進階編程語法 3-1 向量運算模式與泛化函式 3-2 matplotlib繪圖模組的運用 3-3 檔案的輸入輸出 3-4 物件導向程式設計基本概念 3-5 其他 第四章 資料分析的基本觀念 4-1 隨機取樣 4-2 摘要統計(summary statistics) 4-3 共變異數與相關係數 4-4 資料分群演算法 4-5 Python的K-means 分群演算法的應用 第五章 線性迴歸模型 5-1 線性迴歸的數學原理 5-2 Python的線性迴歸模組 5-3 線性回歸模型的應用 5-4 羅吉斯迴歸 第六章 線性分類器 6-1 線性迴歸分類器 6-2 支持向量機分類器 6-3 SVM原理推導 6-4 核函數 6-5 SVM的多元分類應用 第七章 非線性分類器 7-1 類神經網路分類器概論 7-2 類神經網路應用 7-3 Python的類神經網路機器學習模組 7-4 決策樹實務應用 第八章 模型評估 8-1 分類器效能指標 8-2 ROC 曲線 8-3 殘差分析 第九章 其他AI相關主題 9-1 k最近鄰分類演算法 9-2 單純貝氏分類器 9-3 主要成分分析 9-4 資料前處理 9-5 集成學習 附錄A Python安裝與使用 "
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