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TQC+ Python 3.x機器學習基礎與應用特訓教材
作者：
林英志、電腦技能基金會
分類：
參考•考試•教科書
／
大專學院教科書
出版社：
全華圖書
出版日期：2021/3/24
ISBN：9789865035921
書籍編號：kk0530546
頁數：368
定價：
590
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元
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內容簡介
書籍目錄
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TQC+ Python 3.x機器學習基礎與應用特訓教材 內容簡介 本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習 Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。 1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。 3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（https://cloud.csf.org.tw）來充電、練功。 4.配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄 Chapter0 Python與機器學習 0-1 Python發展與編寫環境 0-2 機器學習 0-3 機器學習使用Python 0-4 基礎數學與Python實作 0-5 小結 綜合範例 Chapter0習題 Chapter1 數據前處理 1-1 數據類型 1-2 遺漏值 1-3 切割數據集 1-4 異常值 1-5 選取重要特徵 1-6 小結 綜合範例 Chapter1 習題 Chapter2 監督式學習：迴歸 2-1 線性迴歸 2-2 評估迴歸模型的效能 2-3 正規化的迴歸 2-4 處理非線性關係 2-5 小結 綜合範例 Chapter2 習題 Chapter3 監督式學習：分類 3-1 迴歸vs分類 3-2 評估分類器的效能 3-3 邏輯斯迴歸 3-4 支援向量機 3-5 樸素貝氏分類 3-6 決策樹 3-8 小結 綜合範例 Chapter3 習題 3-7 K最近鄰 Chapter4 模型擬合、評估與超參數調校 4-1 工作流程管道化 4-2 過擬合與欠擬合 4-3 評估模型效能 4-4 調校超參數 4-5 處理類別不平衡 4-6 小結 綜合範例 Chapter4 習題 Chapter5 非監督式學習：降維與分群 5-1 主成分分析降維 5-2 k-means分群 5-3 階層式分群 5-4 DBSCAN分群 5-5 鄰近傳播分群 5-6 小結 綜合範例 Chapter5 習題 Chapter6 集成學習 6-1 以袋裝法集思廣益 6-2 以提升法互補有無 6-3 以堆疊法兼容並蓄 6-4 小結 綜合範例 Chapter6 習題 Chapter7 機器學習應用 7-1 自然語言處理 7-2 序列資料處理 7-3 小結 綜合範例 Chapter7 習題 附錄 TQC+人工智慧：機器學習Python 3認證簡章 問題反應表
眼科及視光儀器學【含
電氣安全(第四版)
運動生理學(第四版)
環境與生態(第五版)
新編婦女健康(第三版
人體解剖學(第二版)
職業安全衛生：心智圖
工業通風(第八版)
圖解人體生理學：一看
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