白話機器學習

白話機器學習
Grokking Machine Learning

作者： Luis G. Serrano

譯者：

洪巍恩

書號： ACL063800

出版日： 2023/05/29

ISBN： 9786263244498

EAN： 9786263244498

紙本書價格： 780

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「你是否認為機器學習很複雜、很難掌握呢? 其實不然，來讀這本書，Serrano為你揭開機器學習的神秘面紗。」
—Sebastian Thrun, Udacit創辦人

「這是您機器學習旅程的第一步」
—Millad Dagdoni, 挪威勞動福利局

「這是本很好的引導指南，特別是對於那些想要寫程式但覺得自己數學程度不高的人」
—Erik D. Sapper, 加州理工州立大學

「這是我近年來有幸讀到最平易近人的機器學習介紹。強烈推薦！」
—Kay Engelhardt, devstats

只需要高中的數學程度，您就能發現並了解機器學習的強大之處！簡單來說，機器學習是一組建立在演算法上的資料分析技術，當您提供更多的資料，它就能產生更好的分析結果。ML驅動了許多尖端的技術，例如推薦系統、人臉識別軟體、智慧音箱，甚至是自駕車。而這本獨特的書將藉由相關的範例、有趣的練習以及簡要的插圖，為您介紹機器學習的核心概念。

《白話機器學習》以任何人都能理解的方式來呈現機器學習的演算法和技術，跳過令人困惑的學術術語，提供您只需要一點基礎代數就能理解的清楚解釋。隨著學習本書的內容，您將使用Python建立許多有趣的專案，包含垃圾郵件偵測和圖像辨識等模型，並且還會學到清理和準備資料的實用技巧。

本書包含：
‧用於分類和分割資料的監督式演算法
‧用於清理和簡化資料的方法
‧機器學習的套件和工具
‧用於複雜資料集的神經網路和集成方法

本書適用於有Python基礎知識的讀者，但不需要有機器學習的相關知識。

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Luis G. Serrano 是位量子人工智慧領域的研究科學家，曾經在Google擔任機器學習工程師，以及在Apple擔任人工智慧主任教育家。

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第1章什麼是機器學習？它是一種常識，只是是由電腦來完成
第2章機器學習的類型
第3章在資料點附近畫一條線：線性迴歸
第4章最佳化訓練過程：配適不足、過度配適、測試和正規化
第5章用線來分割我們的點：感知器算法
第6章用以分裂點的連續方法：邏輯分類器
第7章你如何衡量分類模型？準確率及其朋友
第8章最大程度地利用機率：單純貝氏分類模型
第9章透過提問來分割資料：決策樹
第10章組合建構組塊以獲得更多力量：神經網路
第11章用風格尋找邊界：支援向量機和核方法
第12章結合模型以最大化結果：集成學習
第13章付諸實踐：資料工程和機器學習的真實案例
附錄A 練習題的答案
附錄B 梯度下降背後的數學含意：使用導數和斜率
附錄C 參考資料

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凡人也能懂的白話人工智慧演算法實戰Python Flask開發｜基礎知識x物件偵測x機器學習應用 AI開發的機器學習系統設計模式

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