零基礎入門的機器學習圖鑑(Kobo/電子書)
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作者: | |
ISBN: | 7079865072414 |
出版社: | |
出版日期: | 2020/12/29 |
內文簡介
★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★
與其害怕被AI****取代,
不如學會機器學習,讓AI****為你所用!
★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1
.針對各類機器學習全圖像化,深入淺出的機器學習入門書
.詳解各種機器學習演算法的概念和用途,學會如何選對演算法
.所有機器學習演算法皆提供Python****範例程式碼,讓你現學現用
【什麼是機器學習?】
人工智慧(AI)、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分,
但多數人對這些專有名詞一知半解,甚至有些誤解,
實現 AI 的方法包羅萬象,但機器學習是實現AI最普及的方法,
有些人誤以為深度學習就是AI,但事實上深度學習也是種機器學習。
機器學習顧名思義,就是電腦會透過演算法,根據問題或環境自動學習,
並運用學習結果來解決問題。
【機器學習的應用觸及各領域】
機器學習可以應用在各種領域,包括:
自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯
近年來,因為電腦價格降低,讓機器學習普及,不再是高深的技術,
讓非理科出身的文科人也能容易學習,運用在工作上。
由於機器學習有許多種類,因此懂得如何選擇最適合的演算法,
才能讓精準解決問題,事半功倍。
【2****大類 ╳ 17種演算法,弄懂機器學習的邏輯與概念】
**◎ 9****種監督式學習:**將問題的答案輸入電腦,讓電腦自己學習,像是過濾垃圾郵件
.問題分類(分類):羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器
.找出特徵關聯性(迴歸):線性迴歸、正則化
.分類且找出關聯性:支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN
**◎ 8****種無監督式學習:**提供電腦問題與特徵,讓電腦自行分類,例如找出有車的照片
.選擇特徵與數量(降維): PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE
.特徵分類(分群):k-means分群法、高斯混合分布
【Python****是時下最熱門的程式語言】
在學習機器學習的演算法時,
Python是最容易上手,適用於各作業系統,也完全免費的程式語言軟體,
與機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。
本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫,
因此書中還附有Python基礎教學。
本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓,學會機器學習的基礎知識和概念,
了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程,
幫你學會如何精準選對演算法,只要掌握每一種演算法的性質,
相信就能學會實際操作機器學習,解決生活和工作上的問題,讓AI為你所用!
【本書適合哪些人閱讀?】
.對機器學習感興趣,已經開始學習的人
.已懂得一些機器學習演算法,想學習更多的人
.不熟悉方程式,看不懂機器學習專書的人
.想學會如何因應問題來選擇機器學習演算法的人
.有程式設計經驗,有能力執行範例程式碼的人
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