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

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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